Analyse structurale et lithologique d'une image radar en bande C, région de l'Inlet de Bathurst, T.N.O. (Nunavut), Canada

• Main Author: Saint-Jean, Robert
• Other Authors: Gwyn, Hugh
• Format: Other/Unknown Material
• Language: French
• Published: Université de Sherbrooke 1992
• Subjects: Canada; Nunavut; Sobel
• Online Access: http://hdl.handle.net/11143/15375

Résumé: L'image obtenue d'un radar à ouverture synthétique aéroporté en bande C recèle une mine de renseignements pour le géologue. Cette étude présente une méthodologie de préparation de l'image brute, une méthodologie d'extraction de l'information de nature structurale et enfin une interprétation de cette information. L'image brute est corrigée à l'aide des prétraitements suivants: correction du chatoiement de l'image, correction de l'effet de perpective, correction de l'effet de patron d'antenne, correction de la géométrie et enfin rehaussement de la radiométrie. Deux méthodes d'extraction des linéaments sont utilisées. Premièrement, un rehaussement directionnel par application de filtres SOBEL selon quatre directions qui nous fournit quatre cartes que l'on synthétise pour obtenir la carte des linéaments. Deuxièmement, la morphologie mathématique décimale est utilisée pour extraire automatiquement les linéaments de l'image ROS. L'analyse des linéaments obtenus des méthodes d'extractions montre que les linéaments extraits sont complémentaires. L'interprétation est effectuée à partir de la carte de synthèse des linéaments obtenus des deux méthodes d'extraction. L'interprétation de l'information se fait selon trois méthodes. La première méthode utilise les rosaces de direction de la longueur et de la fréquence pour analyser d'abord les linéaments dans leur ensemble et ensuite par grandes unités lithologiques. Les résultats démontrent que les grandes unités lithologiques ont une signature linéamentaire qui leur est propre. Une deuxième méthode d'analyse utilise une extraction des linéaments selon quatre plages de direction de 45° d'ouverture. Cette méthode permet d'apercevoir plusieurs axes de linéaments intéressants, dont certains passent à proximité des indices aurifères connus. Enfin nous analysons les linéaments en appliquant une classification ascendante hiérarchique. Cette méthode utilise la fréquence des linéaments pondérée par leur longueur calculée sur un ensemble de fenêtres pour regrouper ces fenêtres en fonction de leurs affinités. Les résultats montrent que cette classification est sensible aux réseaux de dykes.||Abstract: The airborne synthetic aperture radar image has a great potential for the geologist. This study presents a methodological procedure to correct the raw image, extract the structural information and finally an interpretation of the lineaments based on three methods. Raw image pre-processing is done by reducing the speckle noise, applying the slant range to ground range correction, doing the antenna pattern correction, applying the geometric correction and finally enhancing the image before the processing is actually started. To process the image, two methods are used. The first method uses four SOBEL filters to directionally enhance the lineaments. Structural information is extracted from the four images and synthesised to produce a map of lineaments. The second method uses decimal mathematical morphology to semi-automatically extract lineaments from the SAR image. The analysis of obtained lineaments shows that the methods are complementary. The interpretation is based on a map of synthesised lineaments obtained from the two methods of extraction. Interpretation of the extracted information is done using three approaches. The first approach uses lineaments length and frequency rose diagrams. Lineaments are interpreted on the whole map and then on the basis of a simplified geological map of the study area. Results show that the sub-units have a specific directional signature. The second approach extracts the lineaments by their direction to produce four 45° opening maps. Several important lineament zones are revealed by this method of extraction. Some of these lineament corridors are located at close proximity of known gold showings. Finally, the third approach uses a hierarchical ascendant classification to group lineaments according to their affinity. Results show that this classification is sensible to dyke swarms.