Semblance et autres mesures de cohérence pour des données multicanaux

Le concept de semblance est introduit, accompagné d'une revue descriptive de plusieurs mesures de similarité ou de cohérence plus courantes. Les mesures sont considérées sous trois angles : le domaine dans lequel elles sont appliquées, la philosophie de leur conception et la manière dont elles sont utilisées. La corrélation croisée, le critère de similarité le plus familier, est examinée en détail. Les différences de philosophie de conception sont notées comme se manifestant par un changement dans la normalisation. La semblance est démontrée comme étant liée à une corrélation croisée normalisée par l'énergie et partage certaines caractéristiques de la méthode de summation ou d'accumulation qui a été récemment utilisée comme mesure de cohérence. Plusieurs mesures de cohérence, y compris la semblance, sont considérées dans un environnement problématique -- la détermination des vitesses d'empilement à partir de données sismiques à couverture terrestre multiple. Un exemple synthétique sans bruit est étudié afin de comparer les seuils de discrimination des différentes méthodes. La semblance, lorsqu'elle est correctement interprétée, prouve avoir le plus grand pouvoir de discrimination parmi les candidats examinés pour l'application particulière.