Inversión geoacústica de lechos marinos en capas utilizando señales de pulso de campo cercano basadas en métodos de...

Área de la Ciencia:

• Geofísica marina
• Oceanografía acústica
• Aplicaciones de aprendizaje profundo

Sus antecedentes:

• Los coeficientes de reflexión acústica del lecho marino muestran oscilaciones dependientes de la frecuencia y el ángulo.
• Estas oscilaciones están intrínsecamente ligadas a la estratificación del lecho marino y a las propiedades geoacústicas.

Objetivo del estudio:

• Investigar la influencia de la estratificación del lecho marino y los parámetros geoacústicos en los patrones de reflexión acústica.
• Desarrollar y validar un método de inversión geoacústica de aprendizaje profundo para la caracterización del lecho marino.

Principales métodos:

• Simulaciones numéricas para analizar el coeficiente de reflexión del fondo (BRC).
• Implementación de una red neuronal profunda Cross-ViT con mecanismos de autoatención y atención cruzada.
• Estrategia de aprendizaje multitarea con normalización de gradiente (GradNorm) para la inversión de parámetros geoacústicos.

Principales resultados:

• El modelo Cross-ViT aprende eficazmente la compleja relación entre las características BRC y los parámetros geoacústicos.
• El método de aprendizaje profundo propuesto demuestra un rendimiento superior y robustez al ruido en comparación con los modelos CNN y de transformadores.
• Validación exitosa utilizando datos de inversión acústica del mundo real del Mar de China Meridional.

Conclusiones:

• El aprendizaje profundo, en particular la arquitectura Cross-ViT, ofrece una herramienta poderosa para la inversión geoacústica del lecho marino.
• El método desarrollado recupera con precisión la estratificación del lecho marino en campo cercano y los parámetros geoacústicos a partir de datos de reflexión acústica.
• Este enfoque avanza la comprensión y caracterización de entornos complejos de lecho marino.