La donnée primaire de tomographie est constituée de l’ensemble des réceptions acquises par les récepteurs. Il convient d’extraire de ces réceptions les temps d’arrivée des différents rayons acoustiques se propageant entre la source et le récepteur. Les variations des temps d’arrivée de ces rayons contiennent l’information relative aux variations du milieu. La constitution de séries temporelles des temps d’arrivée et l’identification de chaque série à un rayon acoustique sont des étapes nécessaires pour obtenir par inversion de ces données les variations spatio-temporelles du milieu. Les données sont décrites dans [1] et représentées Figure 1 à Figure 4. Nous avons retenu le seul canal 2 car il est de meilleure qualité en terme de rapport signal à bruit que le canal 1. Sur ces données, il apparaît clairement 2 groupes d’arrivées bien distincts. Le premier, très énergétique, correspond aux rayons réfractés où les premières arrivées sont peu résolues contrairement aux arrivées tardives mieux séparées de ce groupe. Le second groupe est composé de 3 rayons réfléchis au fond, de plus faible contenu énergétique, mais bien séparés. Afin d’étudier l’apport du travail de thèse de F.Porée [2] sur le traitement de ces données, il est nécessaire de travailler sur des groupes de données de petite taille pour des raisons de coût de calcul. Nous exploitons cette formation en groupe afin de segmenter les données et réduire les données a leur partie utile –c’est à dire présentant des arrivées acoustiques et non du bruit. La prise en compte de la forme de l’impulsion équivalente source est l’un des aspects développés pendant cette thèse. Nous l’avons utilisé pour estimer les instants d’arrivées d’une part en soustrayant la forme d’onde de chaque pic détecté et d’autre part en employant une méthode de déconvolution en norme L1.