The dispersion estimation is an important objective in seismic processing and near surface acquisition. We propose a
new algorithm, which performs the dispersion estimation from a linear array of geophones using time-frequency
properties. This estimation enables a robust characterization and extraction of dispersive propagating waves from a
seismic profile. In comparison with standard methods which are based either on the time-frequency representations of
each trace or on the velocity-frequency representation of the seismic image, our method can be seen as an hybrid
method since it proposes jointly a time-frequency-velocity representation. In this algorithm, the crucial step is the
model of the propagation by a simultaneous time delay and phase shift correction around each frequency. The main
advantage of our algorithm is that the gain in resolution leads to a more powerful tool to separate propagating waves.
A comparison between the presented algorithm and other standard methods is presented both on synthetic and real
data.L'estimation de la dispersion est un objectif important en traitement des signaux sismiques, notamment lors de l'acquisition de données surfaciques. Nous proposons dans cet article un nouvel algorithme qui effectue l'estimation de la dispersion d'une onde à partir d'un réseau linéaire de capteurs en utilisant les propriétés du plan temps-fréquence. Cette estimation permet une caractérisation robuste et l'extraction des ondes dispersives d'un profil sismique. Les méthodes classiques sont basées soit sur l'interprétation des représentations temps-fréquence de chaque trace, soit sur l'interprétation de la représentation fréquence-vitesse de l'image du profil en entier. Notre méthode peut être interprétée comme une approche hybride dans la mesure où elle propose une représentation simultanée temps-fréquence-vitesse. Dans cet algorithme, l'étape cruciale est la modélisation de la propagation par une double correction : déphasage et retard, et ce, autour de chaque fréquence. Le principal avantage de notre algorithme est que le gain obtenu en résolution permet de séparer plus facilement les différentes ondes. Une comparaison entre les différentes méthodes classiques et la méthode proposée est présentée sur un profil synthétique complexe ainsi que sur des données réelles
