Caractérisation des sols par l'analyse d'images hyperspectrales en télédétection

A Study on Hyperspectral Remote Sensing Data Processing and Analysis applied to 3D Mineral Mapping

• Auteur / Autrice : Jinnian Wang
• Direction : Jean Séqueira
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques et informatique
• Date : Soutenance le 31/10/2014
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille ; 1994-....)
• Jury : Président / Présidente : Gilles Gesquiere
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sebastien Mavromatis, Sophie Viseur
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Franck Marzani, William Puech

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie satellitaire

Cartographie géologique

Minéraux

Mots clés libres

Imagerie

Hyperspectral

Minéraux

Cartographie

Analyse

3d

Imaging

Hyperspectral

Mineral

Cartography

Analysis

3d

Résumé

Les images hyperspectrales fournissent des informations intéressantes quant à la composition des sols, en particulier au niveau minéral, ce qui permet de caractériser efficacement les « groupements de minerai » et les « minerais isolés ». Ce travail de recherche avait pour objectif d'établir un système de cartographie 3D des minerais qui intègre des informations de surfaces (acquises par satellite ou à partir d'un aéronef) et des informations souterraines (par forages) à partir de données hyperspectrales. Le travail décrit dans ce mémoire s'articule de la manière suivante :- Pour la cartographie de surface, nous avons développé et optimisé des algorithmes pour mesurer de manière à la fois précise et homogène au niveau des transitions, le taux de minerais à toutes les longueurs d'ondes (de 0.2 à 12m) à partir de l'imagerie hyperspectrale par satellite et aéroportée. Un travail a été également fait à ce sujet pour améliorer la correction atmosphérique. Nous avons utilisé le modèle de BRDF de Hapke pour étudier la composition, linéaire et non linéaire, des modèles spectres- Pour la cartographie minéralogique souterraine, nous avons développé un système que nous avons appelé Field Imaging Spectrometer System (FISS), dont le verrou scientifique était dans le calcul et la mise en oeuvre de la précision sur les produits minéraux recherchés.- Nous avons mis cela en application par la suite, de manière à mieux comprendre le système minéral, et ce à partir de méthode utilisant les données hyperspectrales. Pour cela, nous avons utilisé les Systèmes d'Information Géographique (SIG), ce qui nous a permis de produire des simulations relatives à l'exploitation minière.

Hyperspectral remote sensing has been used successfully to identify and map abundances and compositional difference of mineral groups and single mineral phases. This research will toward developing a 3D mineral mapping system that integrate surface (airborne and satellite) and subsurface (drill core) hyperspectral remote sensing data and carries it into quantitative mineral systems analysis. The main content and result is introduced as follows:- For Surface mineralogy mapping, we have developed and optimized the processing methods for accurate, seamless mineral measurements using Airborne and Satellite hyperspectral image. This requires solutions for unmixing background effects from target minerals to leave residual scaled mineral abundances equivalent to vegetation-free pixels. Another science challenge is to improve the atmospheric correction. Also Hapke BRDF model is used on the study in the linear and nonlinear mineral spectral mixing models.- For the subsurface mineralogy mapping, we have developed Field Imaging Spectrometer System (FISS) and Drill Core Logging for the subsurface mineralogy mapping, the Key science challenges will be establishing the accuracy of derived mineral products through associated laboratory analysis, including investigations from SWIR into the thermal infrared for measuring minerals.- The 3D mineral maps derived from hyperspectral methods can distinctly improve our understanding of mineral system. We use GIS system integrating surface and subsurface mineralogy mapping, with 3D mineral models for demonstration exploitation of economic mineral deposits in test site.