Stage M1: Modélisation de La Réponse Acoustique
il y a 5 jours
Dans le cadre d’un projet de recherche, l’ENSTA Bretagne exploite des données acoustiques du SHOM (Service Hydrographique et Océanographique de la Marine) pour élaborer des systèmes automatiques de prédiction des types de fond marin. À l’aide d’un système sonar, le sondeur multifaisceau, on mesure la quantité d’énergie réfléchie sur le fond (on parle d’indice de réflectivité, ou backscatter) est mesuré. La composition de l’ensemble de ces mesures aboutit à une carte de réflectivité. Des sédimentologues du Shom déterminent manuellement le type de sédiment (roches, cailloutis, sable, etc.) à partir de ces mesures, de mesures d’autres systèmes sonar et de prélèvements sédimentaires réalisés à la benne. Seulement, la réflectivité acoustique d’un sondeur multifaisceau n’explique pas forcément à elle seule la finesse de catégorisation finale obtenue par les sédimentologues. L’objectif principal du stage est de réaliser un regroupement non supervisé (clustering) des indices de réflectivité au regard des catégories de fond marin.
Sujet
Il s’avère que chaque mesure acoustique est définie par deux valeurs: l’angle d’incidence avec lequel l’onde acoustique a atteint le point de mesure; et l’indice de réflectivité, qui donne la quantité d’energie acoustique renvoyée vers le sondeur. La courbe qui relie l’indice de réflectivité et l’angle d’incidence peut être approximée par une courbe paramétrique ([3, 4]) qui dépend du type de fond. L’objet du stage est de réussir à regrouper les points de mesures sur différentes courbes dont on estime les paramètres de manière entièrement non supervisée. L’approche envisagée est d’utiliser un modèle du type mélange de régressions[1], mais d’autres méthodes pourront être explorées en fonction des résultats des recherches bibliographiques.
Compétences requises
Nous recherchons un-e étudiant-e en Master Data science, en modélisation statistique, ou en école d’ingénieurs.
L’étudiant-e devra faire preuve d’autonomie, et de bonnes compétences de programmation en R ou Python. Une connaissance en statistique (méthodes d’estimation de paramètres par MCMC) serait un plus. Aucune connaissance en acoustique n’est nécessaire.
References
[1] R. D. De Veaux. Mixtures of linear regressions. Computational Statistics & Data Analysis, 8(3):227-245, Nov. 1989.
[2] R. Fezzani and L. Berger. Analysis of calibrated seafloor backscatter for habitat classification methodology and case study of 158 spots in the Bay of Biscay and Celtic Sea. Marine Geophysical Research, 39(1):169-181, June 2018.
[3] D. R. Jackson, D. P. Winebrenner, and A. Ishimaru. Application of the composite roughness model to high
- frequency bottom backscattering. The Journal of the Acoustical Society of America, 79(5):1410-1422, May 1986.
[4] G. Lamarche, X. Lurton, A.L. Verdier, and J.M. Augustin. Quantitative characterisation of seafloor substrate and bedforms using advanced processing of multibeam backscatter—Application to Cook Strait, New Zealand.
Continental Shelf Research, 31(2):S93-S109, Feb. 2011.
Type d'emploi : Stage
Avantages:
- Horaires flexibles
- Prise en charge du transport quotidien
- RTT
Programmation:
- Du lundi au vendredi
Lieu du poste : En présentiel
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