Ce mémoire aborde le problème de l’identification acoustique des quatre espèces pélagiques du golfe de Gascogne: l’anchois (Engraulis encrasicolus), la sardine (Sardina pilchardus), le chinchard (Trachurus trachurus) et le merlan bleu (Micromesistius poutassou). Les signaux des bancs de poissons, acquis en mer avec des sondeurs monofaisceau opérant en bande étroite à la fréquence de 38 kHz, ont été analysés afin de saisir l’information associée à l’espèce. Quatre méthodes d’extraction d’attributs sont décrites et appliquées sur le même ensemble de données, produisant des descripteurs de bancs acoustiques. Les trois premières sont utilisées pour décrire l’image acoustique des bancs individuels: reconnaissance automatique des signaux acoustiques de bancs à partir d’échogrammes numérisés, analyse statistique de la distribution des valeurs d’amplitude et analyse spectrale. Puis, le traitement d’image est utilisé pour l’extraction d’attributs de voisinage afin de caractériser la distribution spatiale de bancs. L’identification acoustique des bancs de sardine, d’anchois et de merlan bleu est possible et la variance intra-spécifique ne représente pas une contrainte pour le processus de discrimination. L’identification acoustique des bancs de chinchard est moins efficace et les difficultés semblent liées à la variabilité du comportement grégaire de cette espèce. La modélisation de la variabilité a conduit à la réalisation de deux modèles capables de simuler la réponse acoustique des bancs. Cette modélisation a permis de mieux interpréter la variance des données empiriques et d’apporter quelques idées concernant la réduction de la variabilité d’origine instrumentale. Les modèles et les méthodes d’extraction des descripteurs, développés pour cette étude, peuvent être appliqués à d’autres espèces pélagiques présentant un comportement grégaire ou à des espèces similaires présentes dans d’autres écosystèmes.

This research address the issue of the acoustic identification of four pelagic fish species of the Bay of Biscay: anchovy (Engraulis encrasicolus), sardine (Sardina pilchardus), horse mackerel (Trachurus trachurus) and blue whiting (Micromesistius poutassou). Backscattered signals of wild fish shoals were acquired with a single-beam narrowband vertical echosounder (38 kHz) and analyzed in order to provide discriminant information about the species. Four different methods of feature extraction are described and applied to the same data, providing new descriptors able to improve species identification. Echograms analysis, amplitude probability density function (PDFs) and spectral features are used to describe acoustic images of single shoals. Image processing is used to improve signal shoal description, by taking into account the shoal structure and species-related spatial distribution. Acoustic identification of sardine, anchovy and blue whiting shoals has been demonstrated and species intrinsic variability is not a limiting factor to the discrimination process. Acoustic identification of horse mackerel shoals is less accurate. The lack of meaningful discrimination scores seems to be related to a significant variability characterizing the schooling behavior of this species. Two models were developed to simulate shoal backscattering signals. Simulated results were then compared to experimental data and used as an interpretation tool to explain data variability. Both models provide interesting insights to reduce instrumental sources of variability. The features extraction methods and models developed in this research can be used to study others pelagic species presenting a schooling behavior or to study similar species from others ecosystems.