Seafloor classification with a multi-swath multi-beam echo sounder

par Trung Kiên Nguyen

Thèse de doctorat en Signal Image Vision

Sous la direction de Ronan Fablet et de Jean-Marc Boucher.

Soutenue le 19-12-2017

à l'Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire , dans le cadre de Mathématiques et STIC , en partenariat avec Département Signal et Communications (laboratoire) , Lab-STICC_IMTA_CID_TOMS (laboratoire) et de Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (laboratoire) .

  • Titre traduit

    Classification des fonds marins avec un SONAR multi-swath multifaisceaux


  • Résumé

    Cette thèse, co-dirigée par Jean-Marc Boucher et Ronan Fablet (IMT Atlantique) et co-encadrée par Didier Charlot (iXBlue), Gilles Le Chenadec et Michel Legris (ENSTA Bretagne), a été réalisée dans le cadre d'une convention CIFRE au sein de la société iXBlue. iXblue développe et commercialise un sondeur multifaisceaux (MBES) SEAPIX principalement dédié au marché de la pêche. Ce système a été développé pour offrir le meilleur compromis entre performances de détection et son coût de revient. Outre les caractéristiques classiques d'un MBES, il propose la particularité unique de pouvoir insonifier des fauchées différentes sous le navire par dépointage électronique du faisceau d'émission de bâbord à tribord et d'avant en arrière. Le travail de thèse a pour objectif d'étudier l'apport de ces nouvelles capacités multi-fauchées dans l'analyse et la classification des fonds marins. La première partie du travail a consisté à réaliser une analyse détaillée de la chaîne de mesure. Cette étude a permis d'évaluer la consistance des niveaux de rétrodiffusion entre les différents modes d'insonification. La deuxième partie s'est intéressée à la recherche des caractéristiques discriminantes du signal rétrodiffusé en tenant compte de la géométrie d'acquisition de chaque mode d'insonification. La dernière étape du travail a porté sur des méthodes de fusion des données acquises. Cette étude s'est réalisée en deux approches; la première considère des données venant du même mode d'insonification (intra-mode) et la seconde venant de modes différents (inter-mode), pour la cartographie des fonds marins. Les résultats expérimentaux obtenus mettent en évidence l'intérêt de la chaîne de traitement proposée et d'une architecture multi-mode sur les jeux de données réelles traitées.


  • Résumé

    This thesis, co-directed by Jean-Marc Boucher and Ronan Fablet (IMT Atlantique) and co-supervised by Didier Charlot (iXBlue), Gilles Le Chenadec and Michel Legris (ENSTA Bretagne), was realized in the context of a convention CIFRE with the company iXBlue.iXblue develops and commercializes a multibeam echosounder (MBES) SEAPIX primarily dedicated to the fishery market. The system is optimized to offer the best compromise between performances capabilities and cost. In addition to the classical characteristics of an MBES, it offers the unique feature of scanning the seafloor (and the water column volume) by electronical beamform multiple the emission swaths from port to starboard, as well as from forward to backward. The objective of the thesis is to study the contribution of these new multi-swath capacities in the analysis and classification of the seafloor.The first part of the work consisted in carrying out a detailed analysis of the measurement chain. This study evaluated the consistency in acquiring the backscattering strength from different insonification modes. The second part investigated the discriminant characteristics of the backscattered signal while taking into account the acquisition geometry of each insonification mode. The last stage of the work involved to methods of fusing the acquired data. This study was carried out in two approaches; the first considers data from the same insonification mode (intra-mode) and the second from different modes (inter-mode), for the seafloor classification. The obtained experimental results highlight the interest of the proposed processing chain and a multi-mode architecture on the real datasets.


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