Bayesian joint inversion of muographic and gravimetric data for the 3D imaging of volcanoes, case study of the Puy de Dôme
Notice bibliographique
Résumé
We present a method to jointly invert muographic and gravimetric data to infer the 3D density structure of volcanoes. Muography and gravimetry are two independent methods that are sensitive to the density distribution. The gravimetric inversion allows to reconstruct the 3D density variations but the process is well-known to be ill-posed leading to non unique solutions. Muography provides 2D images of mean densities from the detection of high energy atmospheric muons crossing the volcanic edifice. Several muographic images can be used to reconstruct the 3D density distribution but the number of imagdes is generally limited by instrumentation and field contstraints. The joint inversion of muographic and gravimetric data aims at reconstructing the 3D density structure of an edifice, benefiting from the advantages of both methods. We developed a robust inversion scheme based on a Bayesian formalism. This approach takes into account the data errors and a priori information on the density distribution with a spatial covariance so that smooth models are obtained. The a priori density standard deviation and the spatial correlation length are the two hyperparameters that tune the regularization, hence that control the inversion result. The optimal set of hyperparameters is determined in a systematic way using Leave One Out (LOO) and Cross Validation Sum of Squares (CVSS) criteria (Barnoud et al., GJI 2019). The method also allows to automatically determine a constant density offset between gravimetry and muography to overcome a potential bias in the measurements (Lelièvre et al., GJI 2019). The case of the Puy de Dôme volcano (French Massif Central) is studied as proof of principle as high quality data are available for both muography (Le Ménédeu et al., EGU 2016; Cârloganu et al., EGU 2018) and gravimetry (Portal et al., JVGR 2016). We develop and validate the method using synthetic data computed from a model based on the Puy de Dôme topography and acquisition geometry, as well as on real data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».