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Cette monographie présente un cadre d'apprentissage profond pour la caractérisation des fonds marins, combinant la physique des champs acoustiques vectoriels et les réseaux de neurones. Elle introduit les paramètres de Stokes issus d'hydrophones vectoriels comme caractéristiques robustes pour l'inversion géoacoustique et développe des réseaux spécialisés (BP, MTL-TCN, U-Net + ATT-BP) pour estimer les paramètres des sédiments et extraire les courbes de dispersion. Validée en mer Jaune, la méthode atteint une précision comparable à celle des carottes sédimentaires en quelques minutes, surpassant nettement les techniques traditionnelles en termes de rapidité et de robustesse. Ce travail met en lumière la synergie entre les principes physiques et l'apprentissage basé sur les données, offrant une solution évolutive pour la cartographie des fonds marins en temps réel et le développement de la télédétection autonome des océans.
About the author
Xiaoman Li, docteure en sciences, professeure agrégée et directrice de mémoire de master à la Faculté des sciences océaniques de l'Université des sciences et technologies du Jiangsu, est spécialisée dans la recherche en physique acoustique sous-marine, le traitement du signal et l'analyse théorique de la propagation du son. Elle a publié six articles en tant que première auteure dans des revues indexées SCI et a déposé sept demandes de brevets d'invention.
