Inversão do campo acústico vetorial orientada para a aprendizagem profunda

Esta monografia apresenta uma estrutura de aprendizagem profunda para a caracterização do fundo marinho, combinando a física de campos acústicos vectoriais com redes neuronais. Introduz parâmetros de Stokes obtidos por hidrofones vectoriais como características robustas para a inversão geoacústica e desenvolve redes especializadas (BP, MTL-TCN, U-Net + ATT-BP) para estimar parâmetros de sedimentos e extrair curvas de dispersão. Validado no Mar Amarelo, o método consegue uma precisão comparável à dos testemunhos de sondagem em poucos minutos, superando significativamente as técnicas tradicionais em velocidade e robustez. O trabalho destaca a sinergia entre os princípios físicos e a aprendizagem baseada em dados, oferecendo uma solução escalável para o mapeamento do fundo marinho em tempo real e impulsionando a deteção oceânica autónoma.