Archivierte Seismogramme aus dem 20. Jahrhundert stellen eine wertvolle Informationsquelle für die Überwachung der Erdbebenaktivität dar. Allerdings sollten alte Daten, die nur als gescannte Papierbilder vorliegen, vor der Wiederverwendung für geophysikalische Modellierungen digitalisiert und vom Raster- in das Vektorformat konvertiert werden. Seismogramme weisen besondere Eigenschaften und Besonderheiten auf, die von einem Seismometer aufgezeichnet und in den Bildern verschlüsselt werden: Signalspurlinien, winzige Zeitabstände, Zeitablauf und Wellenamplituden. Diese Informationen sollten bei der Verarbeitung von Seismogrammarchiven mit großen Datensammlungen automatisch erkannt und interpretiert werden. Ziel war die automatische Digitalisierung historischer Seismogramme aus den Archiven des Königlichen Observatoriums von Belgien (ROB). Die Bilder wurden ursprünglich 1954 vom Galitzine-Seismometer in der seismischen Station Uccle in Belgien aufgezeichnet. Ein Datensatz umfasste 145 TIFF-Bilder, die eine automatische Datenverarbeitung erforderten. Software zur Digitalisierung von Seismogrammen ist begrenzt und viele haben Nachteile. Wir haben DigitSeis für die maschinenbasierte Vektorisierung eingesetzt und hier über einen vollständigen Workflow der Datenverarbeitung berichtet. Dazu gehörten Mustererkennung, Klassifizierung, Digitalisierung, Korrekturen und die Konvertierung von TIFFs in das digitale Vektorformat. Die erzeugten Signalkonturen wurden als Zeitreihen dargestellt und in ein digitales Format (MAT-Dateien) umgewandelt, das Informationen über in analogen Seismogrammen enthaltene Bodenbewegungssignale lieferte. Wir haben die Qualitätskontrolle der digitalisierten Spuren in Python durchgeführt, um die Unterscheidungsfunktionalität seismischer Signale von DigitSeis zu bewerten. Wir haben einen robusten Ansatz von DigitSeis als leistungsstarkes Toolset zur Verarbeitung analoger seismischer Signale gezeigt. Die grafische Visualisierung der Signalspuren und die Analyse der durchgeführten ...