There has always been background sound in the oceans due to natural factors. However, since the first hydrophone deployments at mid-20th century, measured ocean sound levels have been steadily rising due to an increment of human activities such as shipping, construction, sonar and seismic exploration. Ocean sound is an important environmental factor for many species, especially to those using underwater sounds for localization and communication (in example marine mammals). The introduction of energy into the marine habitat in the form of underwater noise is harmful for the ecosystem.
Therefore, it needs to be properly monitored to achieve a good environmental status.
The intrinsic nature of the marine environment complicates the acquisition of representative underwater sound datasets.
Wide ocean extensions at different depths need to be monitored, presenting severe limitations on the available sampling methods. The deployment of fixed stations such as anchored autonomous recorders or moored hydrophone arrays are
expensive and present numerous issues such as storage capacity, limited autonomy and low-bandwidth communications.
On the other hand, state-of-the-art unmanned vehicles, such as underwater gliders or autonomous surface vehicles have an
exceptional endurance, as well as excellent sampling capability over vast areas. However, these observation platforms are even more constrained in terms of power availability and communication's bandwidth. Commercial off-the-shelf hydrophones used in ocean sound monitoring provide raw acoustic data, whether as acoustic
recordings or as data streams. Due to the high volume of raw data produced by hydrophones, streaming this data to a shore
station using constrained communications is generally not possible. Moreover, the telemetry is usually one of the most power-demanding systems in observation platforms. Thus, in order to obtain ocean sound levels, acoustic data has to be
stored on-board and processed offline after the platform's recovery. However, if raw acoustic data could be processed in situ,
the volume of data to be sent would be reduced by several orders of magnitude. Therefore, processing acoustic data in situ would allow real-time ocean sound monitoring from state-of-the-art observation platforms with constrained resources.
Hydrophones, as well as the vast majority of marine sensors, do not have standardized interfaces, proving difficult to integrate into observation platforms. To overcome this lack interoperability, users develop their specific drivers, which is a time-consuming and error-prone task that requires in-depth knowledge of both the sensor and the observation platform.
Furthermore, since environmental data should be shared across the scientific community to be properly analyzed, data has to be post-processed and formatted in order to be published in spatial data infrastructures. If a standardized approach is not considered, these operations require custom-made software components which increase the operation and maintenance
costs of both acquisition systems and data infrastructures.
This thesis applies interoperability techniques to reduce the operational costs of ocean sound monitoring. First, a standardsbased
interoperable architecture to integrate hydrophones (and other marine sensors) into observation platforms is proposed. Standardized data and metadata management is carefully considered within this architecture, ensuring its reusability
and easing its coupling into spatial data infrastructures. An efficient, cross-platform algorithm for in situ ocean
sound processing is provided. This algorithm allows state-of-the-art observation platforms to monitor ocean sound in realtime, regardless of the platform's constraints.
Sempre hi ha hagut so de fons en els oceans degut a factors naturals. Tanmateix, des dels primers desplegaments d'hidròfons a mitjans del segle XX, els nivells de so mesurats als oceans han anat augmentant contínuament degut a l'increment d'activitats humanes com la navegació, la construcció, els sonars i les campanyes sísmiques d’exploració. El so en els oceans és un important factor ambiental per moltes espècies, especialment per aquelles utilitzant-lo per localització i comunicacions (per exemple mamífers marins). Per tant, la introducció d'energia a l'habitat marí ha de ser degudament mesurada. La intrínseca naturalesa de l’entorn marí complica l’adquisició de conjunts de dades representatius sobre el so als oceans. Grans extensions d’aigua a diferents profunditats han de ser mesurades, limitant considerablement els mètodes de mostreig disponibles. El desplegament d’estacions fixes, com gravadors autònoms o conjunts d’hidròfons fondejats són cars i presenten problemes com la limitada autonomia o el reduït ample de banda disponible. Els vehicles no tripulats d’última generació, com els planadors submarins o vehicles de superfície autònoms, tenen una autonomia excepcional, al mateix temps que poden cobrir extenses àrees. Tanmateix, aquestes plataformes d’observació encara tenen més limitacions en termes d’energia i comunicacions. Els hidròfons comercials utilitzats en el control del so als oceans, proporcionen dades acústiques en brut en gravacions o bé en transmissió contínua. Per tant, aquestes dades en brut han de ser processades a les estacions de terra. Degut al gran volum de dades produït pels hidròfons, la transmissió de les dades en brut utilitzant comunicacions amb ample de banda reduït no és possible. Malgrat això, si les dades es poguessin processar a bord de les plataformes d’observació, la quantitat d’informació a ser transmesa es reduiria en varis ordres de magnitud. Els hidròfons, així com la gran majoria de sensors marins, no tenen interfícies de comunicacions estàndards, dificultant la seva integració en plataformes d’observació. Per a superar aquesta falta d’interoperabilitat, els usuaris des envolupen programes específics, resultant en una tasca propensa als errors, lenta i laboriosa. Desenvolupar aquests programes requereix coneixement en profunditat tant de la plataforma d’observació com del sensor. A més a més, les dades ambientals han de ser compartides entre la comunitat científica per a ser degudament analitzades. Per tant, aquestes dades han de ser post-processades i se’ls hi ha de donar un format adequat per a ser publicades en infraestructures de dades científiques. Si no s’utilitza una estratègia estandarditzada, aquestes operacions requereixen components fets a mida, augmentant significativament els cos tos d’operació i manteniment dels sistemes d’adquisició i les infraestructures de dades. Aquesta tesis aplica tècniques d’interoperabilitat per a reduir els costos operacionals dels sistemes d’observació de so oceànic. Primer, es proposa una arquitectura universal, estandarditzada i interoperable per la integració d’hidròfons (i altres sensors marins ) en plataformes d’observació marines. Dins d’aquesta arquitectura es posa èmfasis en la gestió de dades i metadades de manera estàndard, assegurant la reutilització, modularitat i capacitat d’acoblament a infraestructures de dades. Respecte al so submarí, es proposa un algoritme multiplataforma per al processat a bord del so oceànic. Aquest algoritme permet a les plataformes d’observació d'última generació realitzar mesures en temps real de so oceànic, superant les seves limitacions intrínseques.
