In this thesis, acoustic inversion methods are employed to estimate array element locations and the geoacoustic properties of the seabed using measured acoustic data consisting of noise from a surface ship in the Gulf of Mexico. The array element localization utilizes relative travel-time information obtained by cross-correlating the recorded time series of ship noise received at spatially separated hydrophones. The relative travel-time data are used in an inversion, based on the regularized least-squares method and the acoustic ray tracing equations, to obtain improved estimates of the receiver and source positions and their uncertainties. Optimization and Bayesian matched-field inversion methods are employed to estimate seabed geoacoustic properties and their uncertainties in the vicinity of a bottom-moored vertical line array using the recorded surface ship noise. This study is used to test the feasibility of matched-field methods to detect temporal changes in the geoacoustic properties of the seabed near a known gas hydrate mound in the Gulf of Mexico. Finally, a synthetic study is performed that demonstrates how ignoring environmental range dependence of seabed sound speed and water depth in matched-field inversion can lead to biases in the estimated geoacoustic parameters. The study considers the distributions of optimal parameter estimates obtained from a large number of range-independent inversions of synthetic data generated for random range-dependent environments. Range-independent Bayesian inversions are also performed on selected data sets and the marginal parameter distributions are examined. Both hard- and soft-bottom environments are examined at a number of scales of variability in sound speed and water depth.

On s’intéresse dans ce travail à l’aspect tridimensionnel (3D) de la propagation sonore en milieux océaniques petits fonds dans le cadre des problèmes inverses. Les problèmes inverses en acoustique sous-marine se basent sur la modélisation bidimensionnelle (2D) de la propagation, ignorant ainsi les effets de réfraction horizontale, qualifiés d’effets 3D. Toutefois, la propagation acoustique en environnements petits fonds, tels le plateau continental, peut être affectée par des effets 3D, leur prise en compte nécessitant l’utilisation de modèles pleinement 3D. Une inversion basée sur un modèle 3D devient inabordable pour plus de deux paramètres à la fois en raison de temps CPU particulièrement élevés. L’objectif de ce travail est d’examiner l’importance des effets 3D sur la performance et la fiabilité des procédures d’inversion habituellement utilisées dans les problèmes de l’acoustique sous-marine. Pour cela, on se place dans un guide d’onde océanique à géométrie inclinée. Des expérimentations à échelle réduite sont menées afin d’identifier et d’interpréter les effets 3D. Une procédure d’inversion par champs d’onde adaptés, formulée dans un cadre Bayesien et basée sur la recherche exhaustive dans l’espace des paramètres, est élaborée. L’inversion s’effectue en comparant des données basse fréquence du champ acoustique, recueillies le long d’antennes linéaires verticales ou horizontales, aux répliques générées par des modèles d’équation parabolique 2D et 3D. Les paramètres importants sont identifiés au moyen d’une étude de sensibilité de la fonction de coût. Dans une étape préliminaire, la performance de l’inversion est étudiée, sur données synthétiques bruitées, dans un cas simple permettant l’utilisation de modèles 2D. Une stratégied’inversion en sous-espaces résultant en une réduction importante des temps CPU pour l’inversion, est examinée. L’inversion est ensuite abordée en présence d’un fond incliné. La possibilité et les limites d’une inversion basée sur un modèle 2D sont explorées. Cette approche, mise en œuvre sur données synthétiques, met en évidence la pertinence de l’utilisation de modèles 2D en champ relativement proche. Une inversion basée sur un modèle 3D n’étant alors nécessaire que pour la pente, des temps CPU raisonnables sont ainsi réalisés. En revanche, en champ lointain, nous sommes confrontés à un risque potentiel d’estimation erronée et le recours à une modélisation 3D devient nécessaire. / This work deals with the three-dimensional (3D) aspect of sound propagation in shallow-water oceanic environments with respect to inverse problems. Inverse problems in underwater acoustics are based on twodimensional (2D) modeling of sound propagation, hence ignoring the effects of horizontal refraction, referred to as 3D propagation effects. However, the acoustic propagation in shallow-water environments, like the continental shelf, may be affected by 3D effects requiring 3D modeling to be accounted for. An inversion based on a 3D model for more than two parameters at a time becomes prohibitive due to dramatically increased CPU times. The aim of this work is to investigate the importance of the 3D effects with respect to the performance and reliability of the inversion procedures typically applied in problems of underwater acoustics. To this aim, we focus on a wedge-shaped oceanic wave guide. Laboratory scale experiments of long-range acoustic propagation are performed to identify and interpret the 3D effects due to a sloping bottom, as predicted by numerical simulations. A matched-field inversion procedure implemented within a Bayesian framework and based on the exhaustive search over the parameter space is elaborated. The inversion is performed by comparing low frequency acoustic field data, collected along vertical or horizontal line arrays, to replica generated from 2D and 3D parabolic equation codes. The recoverable parameters are identified by means of a sensitivity study of the cost function. In a preliminary step, the inversion performance is investigated on noisy synthetic data in a simple waveguide where 2D codes apply. A ubspace inversion strategy providing significant reduction in CPU times is examined. The inversion in the presence of a sloping bottom is then considered. The feasibility and the limits of an inversion matching replica from a 2D code are explored. This approach, applied on synthetic data, highlights the relevance of using 2D codes at relatively short ranges. An inversion based on a 3D code is thus only needed for the slope, and reasonable CPU times are achieved. On the other hand, important mismatch might occur at farther ranges and 3D modeling is required.