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In marine environments, acoustic wave propagation is determined by sound-speed variations in the water column (related to salinity, temperature and pressure) , and seafloor properties in shallow environments. The refraction index variations and the boundary conditions guide the wave propagation so that an important amount of acoustic energy can propagate over long distances. Measurements of acoustic transmissions coupled with propagation models can be inverted to infer the water column properties (tomography) and the seafloor and subseafloor properties (geoacoustics). In this thesis a new method for shallow water inversion based on the sequential assimilation of acoustic measurements in Kalman filters is developed. Filtering algorithms for nonlinear systems, as the ensemble Kalman filter (EnKF), enable the integration of complex acoustic propagation models in the measurement model. The inverse problem is here reformulated into a state-space model to track sequentially the parameters (temperature, receiver positions, etc.) and their uncertainty by filtering regularly new acoustic data. Different applications are proposed to demonstrate the sequential acoustic filtering approach. First, the problem of characterizing horizontal inhomogeneities in the sound-speed field between an acoustic source and a vertical array of receivers is addressed. Starting from a range-averaged sound-speed profile, the filtering of complex multifrequency data enables the estimate and tracking of the range-dependence of the sound-speed field. The second application deals with the geoacoustic inversion problem based on a mobile source-receiver setup. The filtering approach is shown to provide more stable results than conventional inversion methods with a reduced computational burden. The last application is dedicated to the tracking of specific oceanic structures affecting the sound-speed field, here thermal fronts. An original parameterization scheme which is specific to the tracked feature is developed and enables to monitor the principal characteristics of the sound-speed field by filtering multifrequency acoustic data. This work shows that the sequential filtering approach of transmitted acoustic data can lead to environmental estimates on spatial and temporal scale of interest for regional or coastal oceanographic models and can supplement the dataset assimilated nowadays for forecasting purposes./Dans les environnements marins, la propagation des ondes acoustiques est directement conditionnée par les variations de vitesse de propagation dans l'eau (liée à la température, la salinité et la pression hydrostatique), ainsi que les propriétés du fond, lorsque le milieu est peu profond. La propagation de ces ondes, typiquement guidée par les variations d'indice de réfraction et les conditions aux limites, permet de transmettre une quantité d'énergie acoustique importante sur de longues distances. Associées à des modèles de propagation, des mesures de transmission acoustique peuvent être inversées afin de déterminer les propriétés de l'environnement sondé, que ce soit de la colonne d'eau (tomographie) ou du fond marin (géoacoustique). Dans cette thèse, une nouvelle méthode d'inversion en milieu peu profond, basée sur l'assimilation séquentielle de mesures acoustiques dans des filtres de Kalman, est développée. Les algorithmes de filtrage développés pour les systèmes non linéaires, tel que l'ensemble Kalman filter (EnKF), permettent d'intégrer des modèles de propagation acoustique complexes au sein du modèle de mesure. Le problème inverse est reformulé de façon séquentielle, en un modèle d'espace d'états, de sorte que l'évolution des paramètres (température, positions des récepteurs, etc.) et de leur incertitude est suivie au fur et à mesure de l'assimilation de nouvelles mesures. Différentes applications sont proposées pour démontrer les performances du filtrage séquentiel. Le premier problème abordé est celui de l'inversion et du suivi des inhomogénéités horizontales du champ de vitesse entre une source acoustique et une antenne verticale de récepteurs. A partir d'un profil de vitesse moyen sur la distance source-récepteurs, le filtrage de mesures complexes multi-fréquences permet d'estimer la dépendance horizontale du champ de vitesse et son évolution au cours du temps. La nature séquentielle de l'algorithme de filtrage motive la seconde application, dédiée à l'estimation des paramètres géoacoustiques d'un environnement à partir d'une configuration source-récepteur mobile. Les résultats démontrent que l'approche par filtrage permet d'obtenir des estimations géoacoustiques plus stables que celles obtenues par les méthodes d'inversion conventionnelles avec un coût de calcul réduit. La troisième et dernière application est dédiée au suivi de structures océaniques marquées, tels que les fronts thermiques. Une paramétrisation originale spécifique à la structure inversée est proposée et permet d'estimer et de suivre les caractéristiques principales du champ de température par filtrage de données acoustiques multi-fréquences. Ce travail montre que l'approche séquentielle de l'inversion des données acoustiques peut mener à des estimations environnementales sur des échelles spatiales et temporelles d'intérêt pour les modèles océanographiques côtiers et régionaux, de façon à compléter les données assimilées quotidiennement pour les prédictions.

This thesis presents Bayesian geoacoustic inversion of seabed reflection-coefficient data as part of the U.S. Office of Naval Research Seabed Characterization Experiment 2017 at the New England Mud Patch. First, a linearized, ray-based Bayesian inversion of acoustic arrival times is carried out for high-precision estimation of experiment geometry and uncertainties, representing an important first step to inferring seabed properties using geoacoustic inversion methods such as reflection inversion. The high-precision estimates for source-receiver ranges, source depths, receiver depths, and water depths at reflection points along the survey track are used to calculate grazing angles, with angle uncertainties computed using Monte Carlo methods. The experiment geometry uncertainties are obtained using analytic linearized estimates, and verified with nonlinear analysis. Second, a trans-dimensional (trans-D) Bayesian inversion of reflection-coefficient data is carried out for geoacoustic parameters and uncertainties of fine-grained/cohesive sediments. The trans-D inversion samples probabilistically over an unknown number of seabed interfaces and the parameters of a zeroth- or first-order autoregressive error model. The numerical method of parallel tempering reversible jump Markov-chain Monte Carlo sampling is employed. Spherical-wave reflection coefficient modelling is applied using plane-wave decomposition in the Sommerfeld integral. The inversion provides marginal posterior probability profiles for Buckingham's viscous grain-shearing parameters: porosity, grain-to-grain compressional modulus, material exponent, and compressional viscoelastic time constant as a function of depth in the sediment. These parameters are used to compute dispersion relationships for each layer in the model, providing marginal posterior probability profiles for compressional-wave velocity and attenuation at different frequencies, as well as density. The geoacoustic inversion results are compared to independent measurements of sediment properties. / Graduate

In marine environments, acoustic wave propagation is determined by sound-speed variations in the water column (related to salinity, temperature and pressure) ,and seafloor properties in shallow environments. The refraction index variations and the boundary conditions guide the wave propagation so that an important amount of acoustic energy can propagate over long distances. Measurements of acoustic transmissions coupled with propagation models can be inverted to infer the water column properties (tomography) and the seafloor and subseafloor properties (geoacoustics).<p><p>In this thesis a new method for shallow water inversion based on the sequential assimilation of acoustic measurements in Kalman filters is developed. Filtering algorithms for nonlinear systems, as the ensemble Kalman filter (EnKF), enable the integration of complex acoustic propagation models in the measurement model. The inverse problem is here reformulated into a state-space model to track sequentially the parameters (temperature, receiver positions, etc.) and their uncertainty by filtering regularly new acoustic data.<p><p>Different applications are proposed to demonstrate the sequential acoustic filtering approach. First, the problem of characterizing horizontal inhomogeneities in the sound-speed field between an acoustic source and a vertical array of receivers is addressed. Starting from a range-averaged sound-speed profile, the filtering of complex multifrequency data enables the estimate and tracking of the range-dependence of the sound-speed field.<p>The second application deals with the geoacoustic inversion problem based on a mobile source-receiver setup. The filtering approach is shown to provide more stable results than conventional inversion methods with a reduced computational burden. The last application is dedicated to the tracking of specific oceanic structures affecting the sound-speed field, here thermal fronts. An original parameterization scheme which is specific to the tracked feature is developed and enables to monitor the principal characteristics of the sound-speed field by filtering multifrequency acoustic data.<p><p>This work shows that the sequential filtering approach of transmitted acoustic data can lead to environmental estimates on spatial and temporal scale of interest for regional or coastal oceanographic models and can supplement the dataset assimilated nowadays for forecasting purposes./Dans les environnements marins, la propagation des ondes acoustiques est directement conditionnée par les variations de vitesse de propagation dans l'eau (liée à la température, la salinité et la pression hydrostatique), ainsi que les propriétés du fond, lorsque le milieu est peu profond. La propagation de ces ondes, typiquement guidée par les variations d'indice de réfraction et les conditions aux limites, permet de transmettre une quantité d'énergie acoustique importante sur de longues distances. Associées à des modèles de propagation, des mesures de transmission acoustique peuvent être inversées afin de déterminer les propriétés de l'environnement sondé, que ce soit de la colonne d'eau (tomographie) ou du fond marin (géoacoustique).<p><p>Dans cette thèse, une nouvelle méthode d'inversion en milieu peu profond, basée sur l'assimilation séquentielle de mesures acoustiques dans des filtres de Kalman, est développée. Les algorithmes de filtrage développés pour les systèmes non linéaires, tel que l'ensemble Kalman filter (EnKF), permettent d'intégrer des modèles de propagation acoustique complexes au sein du modèle de mesure. Le problème inverse est reformulé de façon séquentielle, en un modèle d'espace d'états, de sorte que l'évolution des paramètres (température, positions des récepteurs, etc.) et de leur incertitude est suivie au fur et à mesure de l'assimilation de nouvelles mesures.<p><p>Différentes applications sont proposées pour démontrer les performances du filtrage séquentiel. Le premier problème abordé est celui de l'inversion et du suivi des inhomogénéités horizontales du champ de vitesse entre une source acoustique et une antenne verticale de récepteurs. A partir d'un profil de vitesse moyen sur la distance source-récepteurs, le filtrage de mesures complexes multi-fréquences permet d'estimer la dépendance horizontale du champ de vitesse et son évolution au cours du temps. La nature séquentielle de l'algorithme de filtrage motive la seconde application, dédiée à l'estimation des paramètres géoacoustiques d'un environnement à partir d'une configuration source-récepteur mobile. Les résultats démontrent que l'approche par filtrage permet d'obtenir des estimations géoacoustiques plus stables que celles obtenues par les méthodes d'inversion conventionnelles avec un coût de calcul réduit. La troisième et dernière application est dédiée au suivi de structures océaniques marquées, tels que les fronts thermiques. Une paramétrisation originale spécifique à la structure inversée est proposée et permet d'estimer et de suivre les caractéristiques principales du champ de température par filtrage de données acoustiques multi-fréquences.<p><p>Ce travail montre que l'approche séquentielle de l'inversion des données acoustiques peut mener à des estimations environnementales sur des échelles spatiales et temporelles d'intérêt pour les modèles océanographiques côtiers et régionaux, de façon à compléter les données assimilées quotidiennement pour les prédictions. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Η παρούσα διδακτορική διατριβή αποτελεί ένα συνδυαστικό ερευνητικό προϊόν που στοιχειοθετείται από την ανάπτυξη υπολογιστικών εργαλείων επεξεργασίας και ανάλυσης θαλάσσιων γεωφυσικών δεδομένων και την εφαρμογή τους σε πρωτογενή δεδομένα, συλλεγμένα από το Εργαστήριο Θαλάσσιας Γεωλογίας και Φυσικής Ωκεανογραφίας (Ε.ΘΑ.ΓΕ.Φ.Ω) του πανεπιστημίου Πατρών, κατά το διάστημα 2005 – 2011. Τα πεδία στα οποία συγκεντρώνεται το κέντρο βάρους της διατριβής είναι: 1) τα συστήματα ακουστικής ταξινόμησης πυθμένα και 2) η χαρτογράφηση και παραμετροποίηση εμφανίσεων των πολύ σημαντικών θαλάσσιων ενδιαιτημάτων της Ποσειδώνιας και των κοραλλιογενών σχηματισμών στο Ιόνιο και στο Αιγαίο πέλαγος. Έτσι αναπτύχθηκαν και παρουσιάστηκαν εκτενώς τα λογισμικά εργαλεία SonarClass και TargAn, που αναφέρονται αντίστοιχα στην αυτόματη ακουστική ταξινόμηση πυθμένα και την παραμετροποίηση περιοχών ενδιαφέροντος σε εικόνες ηχοβολιστών ευρείας σάρωσης και εφαρμόστηκαν για την χαρτογράφηση λειμώνων ποσειδώνιας στη Ζάκυνθο και κοραλλιογενών σχηματισμών (τραγάνας) στις Κυκλάδες νήσους. Παράλληλα και επεκτείνοντας το εύρος των ερευνητικών προϊόντων αυτής της διατριβής, αναπτύχθηκαν επίσης: 1) το λογισμικό SBP-Im-An για τη γεωαναφορά και ψηφιοποίηση παλαιών αναλογικών καταγραφών τομογράφων υποδομής πυθμένα, 2) το λογισμικό χωροστάθμησης θαλάσσιων γεωμαγνητικών δεδομένων MagLevel και 3) το λογισμικό ποσοτικοποίησης αλιευτικών ιχνών σε δεδομένα ηχοβολιστών ευρείας σάρωσης PgStat, με αντίστοιχες σημαντικές εφαρμογές σε πρωτογενή δεδομένα. Η παρούσα διατριβή επιδεικνύει πρωτοτυπία τόσο σε επίπεδο ανάπτυξης νέων μεθόδων ανάλυσης και επεξεργασίας γεωφυσικών δεδομένων όσο και σε επίπεδο παρουσίασης εφαρμογών τους σε περιοχές μελέτης με ιδιαίτερο περιβαλλοντικό ενδιαφέρον αλλά και σε πεδία έρευνας για τα οποία το ενδιαφέρον της σύγχρονης θαλάσσιας επιστημονικής κοινότητας βρίσκεται στο απόγειό του. / The present PhD thesis is a combinational research product concerning the development of software tools for the processing and analysis of marine geophysical data and their application to original data, collected by the Laboratory of Marine Geology and Physical Oceanography (L.M.G.P.O), university of Patras, Greece, during the period 2005-2011. The fields that this thesis focuses on are: 1) the Acoustic Seabed Classification Systems and 2) the mapping and quantification of very important marine habitats that specifically are the Posidonia Oceanica Prairies and the Coralline formations in the Aegean and Ionian seas. The software tools SonarClass and TargAn, that respectively refer to the Acoustic Seabed Classification and the quantification of Regions Of Interest in swath sonar imagery are presented and applied to the cases of Posidonia Oceanica in Zakinthos Isl. (Ionian Sea) and Coralline formations in Cyclades Isl. (Aegean Sea). Additionally and extending the range of the research products of this thesis, other software tools that are presented are: 1) the SBP-Im-An for the recreation (georeferencing and digitization) of old analog Sub Bottom Profiler recordings, 2) the MagLevel for the tie line leveling of marine geomagnetic data and 3) the PGStat for the quantification of trawl marks in swath sonar imagery, all of them with significant applications to original data. This thesis demonstrates originality due to both the development of new methods for the analysis and processing of marine geophysical data and the applications to study areas with particular environmental interest and research fields for which the attention of the marine scientists is at its peak.