Inversion géoacoustique passive en milieux petits fonds à partir de signaux représentatifs des émissions de cétacés

International audienceCet article présente un procédé d'inversion géoacoustique passif à partir de signaux représentatifs de vocalises de mammifères marins et d'un unique hydrophone en milieux petits fonds. Notre méthode utilise au mieux la propagation en multitrajets des vocalises et leur signature temps-fréquence pour extraire un observable permettant d'estimer par inversion les propriétés du fond marin. Il s'applique aux vocalises présentant au moins trois trajets résolus (direct, fond, surface) ce qui implique une portée d'environ 300 m autour de l'hydrophone pour des hauteurs d'eau de 100 m. A partir d'outils temps fréquence, chaque émission est localisée et permet d'estimer le couple (rasance, coefficient de réflexion) lui correspondant. Le cumul d'un ensemble d'émissions permet de mesurer une courbe du coefficient de réflexion en fonction des angles de rasance. Cette donnée alimente un algorithme d'inversion géoacoustique mis en oeuvre à travers un algorithme génétique. Dans cet article, nous détaillons la théorie de la méthode et nous étudions ses performances. Nous démontrons la validité de la méthode sur des signaux génériques réels émis par une source contrôlée dans le Golfe du Lion (rampes de fréquences de 1 kHz à 2 kHz de durée 10 ms). Ces données permettent de valider la méthode sur des signaux aux caractéristiques très proches de celles de vocalises de mysticètes (baleines à bosse par exemple). Le cas des sifflements de delphinidés (ex : dauphins communs), plus hauts en fréquence, est également abordé

Data Interpolation Using Kohonen Networks

This paper proposes an original interpolation method based on Kohonen networks. The method is applied on the problem of building a surface-temperature climatology in the Mediterranean Sea. The method performs very well, combining an accuracy comparable with usual kriging methods with a shorter computing time, and is especially efficient when a great amount of data is available. The paper is organized as follows. Section 2 recalls the backgrounds of kriging techniques. Section 3 describes the adaptation of self-organizing maps to the spatial interpolation problem. The results of actual data interpolation in an oceanographic problem are presented and discussed. The last section draws conclusions and perspectives

DATA INTERPOLATION USING KOHONEN NETWORKS

Physical data interpolation is a common issue in Geosciences. For many variable of interest, the measurements are often sparse and irregularly distributed in time and space. Analyzing the data usually requires a numerical model, which samples the data on a regular grid. Mapping irregular measurements on a regular grid is done by interpolation, which aims to generalize, but not to create, information. A popular method to map geophysical data is kriging [1]. Thi

Continuous acoustic monitoring of the Ushant front position

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Operational feasibility of an acoustic passive monitoring of the Ushant front

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Feature-oriented acoustic tomography of a coastal thermal front

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Assimilation de données acoustiques: suivi du front d’Ouessant

Ocean modeling and forecasting require significant hydro-graphic and satellite measurements to provide accurate and valid results through assimilation methods. In coastal environment, this task is made more complex because of the strong coupling between state variables and forcing, the lack of data and the frequent model break. In addition, in the region of Ushant, cloud cover often makes it impossible to use satellite measurements. Acoustic tomography can provide complementary measures in time and space scales relevant to regional modeling. In this context, this paper develops an approach to acoustic data assimilation based on Kalman filters using a feature model to parameterize the thermal front of Ushant. The simulation results show that this approach could acoustically track the front position, when present.SCOPUS: ar.jinfo:eu-repo/semantics/publishe