Reducing wind noise in seismic data using Non-negative Matrix Factorization: an application to Villarrica volcano, Chile

ResumenLa separación de distintas fuentes existentes en una sola señal sísmica es un problema interesante y al mismo tiempo difícil. En este trabajo presentamos un método semi-ciego para la separación de un solo canal sísmico para mejorar la parte de señal de origen volcánico. En este método, el esquema de descomposición de las fuentes se basa en una factorización en matrices dispersas y non-negativas (Non-negative Matrix Factorization, NMF) de la representación tiempo-frecuencia del único canal sísmico vertical. Como caso de estudio se presenta una aplicación a partir de datos sísmicos registrados en el volcán Villarrica, Chile, uno de los más activos de los Andes meridionales. Los datos analizados están fuertemente contaminados por el ruido del viento y el procedimiento propuesto se utiliza para separar un componente de origen volcánico de otro de origen meteorológico.

Single channel source separation of seismic signals is an appealing but difficult problem. In this paper, we introduce a semi-blind single-channel seismic source separation method to enhance the components of volcanic origin. In this method, the source decomposition scheme is addressed as a Sparse Non-negative Matrix Factorization (NMF) of the time-frequency representation of the single vertical seismic channel. As a case study we present an application using seismic data recorded at Villarrica volcano, Chile, one of the most active in the southern Andes. The analysed dataset is strongly contaminated by wind noise and the procedure is used to separate a component of volcanic origin from another of meteorological origin.