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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/3717| Análisis geomorfológico y estructural de la Cuenca Pescadero Sur, Golfo de California, a partir de batimetría de alta resolución y técnicas de aprendizaje automático Geomorphological and structural analysis of the south pescadero basin, gulf of california, from high resolution bathymetry and machine learning techniques | |
| Luis Angel Vega Ramírez | |
| JUAN CONTRERAS PEREZ RONALD MICHAEL SPELZ MADERO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| ADL, escarpes, fallas, degradación, batimetría LDA, fautl, scarps, degradation, bathymetry | |
| l análisis discriminante lineal (ADL) es una técnica utilizada en aprendizaje automático y en reconocimiento de patrones para problemas de reducción de dimensionalidad. En este trabajo de tesis, aplicamos el ADL para detectar escarpes de fallas en perfiles batimétricos de alta resolución en la Cuenca Pescadero Sur (CPS) ubicada en el Golfo de California. El ADL utiliza como muestras de entrenamiento a los perfiles de escarpes de fallas y cuestas (topografía inclinada) identificados en la Cordillera Alarcón (CA). Esta representación geométrica se transforma a un espacio paramétrico mediante un modelo idealizado de degradación de escarpes de falla. Mediante inversión, obtenemos el producto del coeficiente de difusión de masa con el tiempo (τ), la altura del escarpe (0) y la bondad de ajuste del modelo (ϵ) sobre los perfiles del escarpe y las cuestas. El ADL transforma el espacio paramétrico τ, 0, ϵ según el criterio de Fisher en un espacio dimensional 1D que maximiza la separabilidad de las clases. Posteriormente, la clasificación se realiza mediante la regla de decisión de Bayes utilizando funciones de densidad de probabilidad construidas a partir de los datos proyectados en 1D para cada clase (escarpes de falla y cuestas). Los resultados de la implementación en la CPS muestran la capacidad de detectar fallas en la parte más profunda de la cuenca donde el piso oceánico plano de la cuenca está interrumpido por arreglos de escarpes de falla morfológicamente jóvenes. La interpretación ADL supera a la identificación manual, particularmente en los escarpes de fallas que tienen una longitud superior a ∼3 km, mientras que las fallas más cortas son difíciles de distinguir de otras características lineales como canales. Identificamos episodios de generación e interacción cinemática entre fallas a partir de la obtención de las edades de difusión. Se estiman edades absolutas para el escarpe de falla oeste y central de 274 ka y 41 ka respectivamente. he linear discriminant analysis (LDA) is a common technique used in machine learning and pattern recognition for dimensionality reduction problems. Here, the LDA is applied to detect faults-scarps in high-resolution bathymetric profiles in the Southern Pescadero Basin (SPB) in the Gulf of California. The LDA uses fault scarps and cuestas (sloping topography) identified by a geomorphologist in the neighboring Alarcón Rise (AR). An idealized fault-scarp degradation model transforms these geometric representations into a parametric space. Through inversion, we extracted the product of the mass diffusion coefficient with time (τ), scarp height (0), and goodness of fit of the model on the scarp profiles and cuestas (ϵ). The LDA transforms the parametric space τ 0, ϵ by the Fisher’s criterion into a 1D dimensional space that maximizes the separability of classes. Then, the classification is performed by Bayes decision rule using the probability density functions built from the 1D projected data for each class (fault-scarps and cuestas). The implementation results in cross-sectional profiles across the SPB show the ability to detect faults in the deepest part of the basin where the flat basin floor is interrupted by morphologically young fault-scarp arrays. The LDA interpretation outperforms manual identification, particularly in faults scarps that are longer than ∼3 km, whereas shorter faults are challenging to discern from other linear features like channels. The model can extract information about the state of degradation of the scarps. This application identifies fault generation episodes and resolves kinematic interactions between faults. Additionally, we estimate absolute ages of 274 ka and 41 ka for the western and central fault scarps, respectively. | |
| CICESE | |
| 2022 | |
| Tesis de doctorado | |
| Español | |
| Vega Ramírez, L.A. 2022. Análisis geomorfológico y estructural de la Cuenca Pescadero Sur, Golfo de California, a partir de batimetría de alta resolución y técnicas de aprendizaje automático. Tesis de Doctorado en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 43 pp. | |
| GEOLOGÍA ESTRUCTURAL | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ciencias de la Tierra |
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| tesis_Luis Angel Vega Ramírez_26 mayo 2022_BIB.pdf | Versión completa de la tesis | 13.3 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |