Dans cette étude, nous nous intéressons à la séparation des ondes sismiques, traitement principal conditionnant toute interprétation physique des données. En première partie, les méthodes de séparation non paramétriques (Matrice spectrale, Transformée de Karhunen-Loève et Filtrage FK) sont étudiées. La limitation de ces méthodes nous a conduit à utiliser l'approche paramétrique. Cette approche fait apparaître une modélisation qui permet de tenir compte des divers types d'ondes sismiques. La séparation paramétrique des ondes utilise l'estimateur du maximum de vraisemblance. Elle est réalisée en estimant les différents paramètres (lenteur apparente, amplitude, forme de l'onde, phase et angle d'incidence) caractérisant chaque onde. Les différentes méthodes d'estimation ainsi que les limites et les performances de la séparation paramétrique sont étudiées en deuxième partie. Les résultats de cette étude sont appliqués, en dernière partie, au traitement des signaux sismiques de puits issus d'une expérimentation ainsi qu'à des ondes dispersives de sismique de, surface.

Les capteurs multicomposantes (2C, 3C ou 4C) sont de plus en plus utilisés pour les acquisitions sismiques.<br />Ils peuvent enregistrer le déplacement dans plusieurs directions de l'espace ainsi que les variations de pression.<br />Le développement de traitements adaptés à ce type de données est nécessaire.<br /><br /> Le but de ce travail de thèse est de développer une méthode permettant d'une part le débruitage de données sismiques multicomposantes, la séparation des différents champs d'ondes ou encore l'estimation de la polarisation des ondes et de leur direction d'arrivée (DOA).<br />Cette méthode, appelée filtrage matriciel large-bande multicomposante, dérivée de la méthode monocomposante, prend en compte l'information de polarisation et traite les différentes composantes de façon globale et non indépendamment.<br /><br /> Le principe utilisé est celui de la décomposition en valeurs propres d'une matrice spectrale pour permettre une séparation efficace de l'espace des données de départ en deux espaces complémentaires (sous-espace signal et sous-espace bruit).