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Detection of potential gold mineralization areas using MF-fuzzy approach on multispectral data / Tohid Nouri in Geocarto international, Vol 37 n° 17 ([20/08/2022])  

Public [article]  inGeocarto international > Vol 37 n° 17 [20/08/2022] . - pp 5017 - 5040 Titre : Detection of potential gold mineralization areas using MF-fuzzy approach on multispectral data Type de document : Article/Communication Auteurs : Tohid Nouri, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 5017 - 5040 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] altération géologique [Termes IGN] analyse des mélanges spectraux [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] diffraction [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] Iran [Termes IGN] logique floue [Termes IGN] mine d'or [Termes IGN] MNS ASTER [Termes IGN] pixel [Termes IGN] prospection minérale [Termes IGN] sédiment [Termes IGN] spectrométrie Résumé : (auteur) The northeast area of Ardabil, a city located in northwestern Iran, is one of the potential gold mineralization areas. In this study, ASTER data were used to identify the alteration events in this region. For this purpose, a novel approach was used in which the fuzzy logic was implemented to extract the co-occurrence map of the endmembers. This method revealed alterations more accurately than SID. Stream sediment samples were employed to validate the obtained results. Since these samples are alluvial, their catchment basins were determined and overlaid with the alteration maps. To the best of the authors’ knowledge, this validation approach has not been used in previous studies. The extracted alteration zones were in high conformity to the stream sediment samples. Next, X-ray diffraction (XRD) analysis and field spectrometry were used for delineation of the mineralogical phases present in the anomalous areas. Finally, the potential gold mineralization zones were identified. Numéro de notice : A2022-701 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2021.1903575 Date de publication en ligne : 07/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2021.1903575 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101560 [article]

Using machine learning to map Western Australian landscapes for mineral exploration / Thomas Albrecht in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 7 (July 2021)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 7 (July 2021) . - n° 459 Titre : Using machine learning to map Western Australian landscapes for mineral exploration Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Albrecht, Auteur ; Ignacio Gonzalez-Alvarez, Auteur ; Jens Klump, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 459 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] Australie occidentale (Australie) [Termes IGN] cartographie automatique [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] géomorphologie [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] prospection minérale [Termes IGN] Python (langage de programmation) Résumé : (auteur) Landscapes evolve due to climatic conditions, tectonic activity, geological features, biological activity, and sedimentary dynamics. Geological processes at depth ultimately control and are linked to the resulting surface features. Large regions in Australia, West Africa, India, and China are blanketed by cover (intensely weathered surface material and/or later sediment deposition, both up to hundreds of metres thick). Mineral exploration through cover poses a significant technological challenge worldwide. Classifying and understanding landscape types and their variability is of key importance for mineral exploration in covered regions. Landscape variability expresses how near-surface geochemistry is linked to underlying lithologies. Therefore, landscape variability mapping should inform surface geochemical sampling strategies for mineral exploration. Advances in satellite imaging and computing power have enabled the creation of large geospatial data sets, the sheer size of which necessitates automated processing. In this study, we describe a methodology to enable the automated mapping of landscape pattern domains using machine learning (ML) algorithms. From a freely available digital elevation model, derived data, and sample landclass boundaries provided by domain experts, our algorithm produces a dense map of the model region in Western Australia. Both random forest and support vector machine classification achieve approximately 98% classification accuracy with a reasonable runtime of 48 minutes on a single Intel® Core™ i7-8550U CPU core. We discuss computational resources and study the effect of grid resolution. Larger tiles result in a more contiguous map, whereas smaller tiles result in a more detailed and, at some point, noisy map. Diversity and distribution of landscapes mapped in this study support previous results. In addition, our results are consistent with the geological trends and main basement features in the region. Mapping landscape variability at a large scale can be used globally as a fundamental tool for guiding more efficient mineral exploration programs in regions under cover. Numéro de notice : A2021-546 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi10070459 Date de publication en ligne : 06/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10070459 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98048 [article]

Apport de la photogrammétrie et de l’intelligence artificielle à la détection des zones amiantées sur les fronts rocheux / Philippe Caudal (2021)  

Public Titre : Apport de la photogrammétrie et de l’intelligence artificielle à la détection des zones amiantées sur les fronts rocheux Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Philippe Caudal, Auteur ; Véronique Merrien-Soukatchoff, Directeur de thèse ; Thomas Dewez, Directeur de thèse ; Elisabeth Simonetto, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2021 Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de Le Mans Université, Spécialité Mécanique des solides, des matériaux, des structures et des surfaces Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] amiante [Termes IGN] analyse structurale [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] cartographie 3D [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] fracture [Termes IGN] front rocheux [Termes IGN] Haute-Corse [Termes IGN] prospection minérale [Termes IGN] restitution [Termes IGN] semis de points Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les lois récentes imposent de repérer l’amiante avant travaux. Ce cadre s’applique à l’amiante présent dans les matériaux de construction et dans les roches naturelles. L’objet du projet de thèse est de se placer à l’échelle locale d’un affleurement rocheux afin de proposer une carte 3D des zones amiantifères en exploitant les photographies des sites. Dans son contexte naturel, l’occurrence amiante est présente à la surface des fractures ayant des orientations réglées par l’histoire tectonique locale. Trois axes de recherche ont été suivis. Ils sont basés sur le traitement de nuages de points denses 3D obtenus par photogrammétrie.Le premier axe de recherche s’est focalisé sur la localisation spatiale et la caractérisation de l’orientation et de la fréquence des zones à forte densité de fractures d’un affleurement rocheux. Le deuxième s'est concentré sur l'optimisation des prises de vue pour restituer par photogrammétrie un affleurement rocheux fracturé. La délimitation des zones amiantées sur les photos (2D) a été le point de départ d’un troisième axe de recherche. Cette délimitation a été faite manuellement dans une première phase ; le lien entre les points 3D d’un nuage restitué par photogrammétrie et les pixels des photos utilisées pour sa restitution 3D a permis une cartographie 3D des zones amiantées connues, car identifiées in situ. La délimitation a été ensuite étendue aux zones amiantées n’ayant pas été repérées in situ par apprentissage profond (« Deep Learning »). Une méthodologie intégrant un auto-encodeur (p.ex. U-Net) a été élaborée pour détecter les zones amiantifères sur les photos 2D. À nouveau, la liaison 2D-3D permise par la restitution 3D photogrammétrique a rendu possible une cartographie 3D des zones amiantées. Note de contenu : Introduction générale 1. Minéraux indésirables, dont l’amiante environnemental 1.1 Introduction 1.2 Minéraux indésirables 1.3 Amiante réglementé 1.4 Cas d’études 1.5 Conclusion 2. Caractérisation géométrique de la fracturation 2.1 Introduction 2.2 Bibliographie 2.3 Chaine d’analyse des couloirs de fracturation 2.4 Application de DiscontinuityLab 2.5 Perspectives et limitations 2.6 Conclusion 3. Restitution 3D par photogrammétrie 3.1 Introduction 3.2 Chaine de traitement de restitution 3D par photogrammétrie 3.3 Plateforme de simulation des photos 3.4 Campagne de tests 3.5 Discussion et perspectives 3.6 Conclusion 4. Repérage et détection de l’amiante par IA 4.1 Introduction 4.2 Bibliographie 4.3 Localisation automatique de l’amiante 4.4 Application : cas d’étude en Haute-Corse 4.5 Discussion et perspectives 4.6 Conclusion Conclusion générale Numéro de notice : 26802 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mécanique des solides, des matériaux, des structures et des surfaces : Le Mans : 2021 Organisme de stage : Laboratoire Géomatique et Foncier G&F (CNAM Le Mans) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 10/03/2022 En ligne : https://hal-cnam.archives-ouvertes.fr/tel-03512327v2/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100104

Slope engineering / Ali Ismet Kanlı (2021)  

Public Titre : Slope engineering Type de document : Monographie Auteurs : Ali Ismet Kanlı, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 Importance : 206 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-924-2 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] bande L [Termes IGN] cartographie des risques [Termes IGN] compréhension de l'image [Termes IGN] effondrement de terrain [Termes IGN] image Landsat [Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] pente [Termes IGN] Pol-INSAR [Termes IGN] prospection minérale [Termes IGN] risque naturel [Termes IGN] stabilité [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence [Termes IGN] tunnel Résumé : (Editeur) The field of slope engineering encompasses slope stability analysis and design, movement monitoring, and slope safety management and maintenance. Engineers in this field are concerned with landslides and other gravity-stimulated mass movements. Their job is to frequently evaluate existing and proposed slopes to assess their stability. As such, this book provides information on remote sensing in landslide detection, tunnel face stability, stability analysis and maintenance of cut slopes, design techniques in rock and soil engineering, statistical models for landslide risk mapping, slope stability analysis in open-pit mines, ecological engineering for slope stabilization, and asphalt-stabilized strengthening in open-pit coal mining. Note de contenu : 1. Design and Construction for Tunnel Face Stability: Theoretical and Modeling Approach / Adel Aissi, Abdelghani Brikat, Ali Ismet Kanlı, Aissa Benselhoub and Oussama Kessal 2. Geoysynthetic Reinforced Embankment Slopes / Akshay Kumar Jha and Madhav Madhira 3. Design Techniques in Rock and Soil Engineering / Zahid Ur Rehman, Sajjad Hussain, Noor Mohammad, Akhtar Gul and Bushra Nawaz 4. Three Dimensional Slope Stability Analysis of Open Pit Mine / Masagus Ahmad Azizi, Irfan Marwanza, Muhammad Kemal Ghifari and Afiat Anugrahadi 5. Asphalt Fill Strengthening of Free Slip Surfaces of Shale Slopes in Asphaltite Open Quarry: Stability Analysis of Free Sliding Surface for Wet Shale Slopes in Avgamasya Asphaltite Open Quarry No 2. Site / Yildırım İsmail Tosun 6. The Potential of Remote Sensing to Assess Conditioning Factors for Landslide Detection at a Regional Scale: The Case in Southeastern Colombia / Nixon Alexander Correa-Muñoz and Carol Andrea Murillo-Feo 7. Comparative Evaluation of Various Statistical Models and Its Accuracy for Landslide Risk Mapping: A Case Study on Part of Himalayan Region, India / C. Prakasam, Aravinth R., Varinder S. Kanwar and B. Nagarajan 8. Integrated Analysis Method for Stability Analysis and Maintenance of Cut-Slope in Urban / Mincheol Park, Heuisoo Han and Yoonhwa Jin 9. Ecological Engineering Measures for Ravine Slope Stabilization and Its Sustainable Productive Utilization / Gaurav Singh, Raj Kumar, Dinesh Jinger and Dinesh Dhakshanamoorthy Numéro de notice : 26761 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.82508 Date de publication en ligne : 17/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.82508 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99819

Geological map generalization driven by size constraints / Azimjon Sayidov in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 4 (April 2020)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 4 (April 2020) . - 29 p. Titre : Geological map generalization driven by size constraints Type de document : Article/Communication Auteurs : Azimjon Sayidov, Auteur ; Meysam Aliakbarian, Auteur ; Robert Weibel, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 29 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] algorithme de généralisation [Termes IGN] carte géologique [Termes IGN] données environnementales [Termes IGN] généralisation automatique de données [Termes IGN] opérateur de généralisation [Termes IGN] programmation par contraintes [Termes IGN] prospection minérale [Termes IGN] taille (variable visuelle) [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Geological maps are an important information source used in the support of activities relating to mining, earth resources, hazards, and environmental studies. Owing to the complexity of this particular map type, the process of geological map generalization has not been comprehensively addressed, and thus a complete automated system for geological map generalization is not yet available. In particular, while in other areas of map generalization constraint-based techniques have become the prevailing approach in the past two decades, generalization methods for geological maps have rarely adopted this approach. This paper seeks to fill this gap by presenting a methodology for the automation of geological map generalization that builds on size constraints (i.e., constraints that deal with the minimum area and distance relations in individual or pairs of map features). The methodology starts by modeling relevant size constraints and then uses a workflow consisting of generalization operators that respond to violations of size constraints (elimination/selection, enlargement, aggregation, and displacement) as well as algorithms to implement these operators. We show that the automation of geological map generalization is possible using constraint-based modeling, leading to improved process control compared to current approaches. However, we also show the limitations of an approach that is solely based on size constraints and identify extensions for a more complete workflow. Numéro de notice : A2020-261 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9040284 Date de publication en ligne : 24/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9040284 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95021 [article]

Spatial visualization of quantitative landscape changes in an industrial region between 1827 and 1883. Case study Katowice, southern Poland / Paweł Cybulski in Journal of maps, vol 16 n° 1 ([02/01/2020])  

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Mapping the wavelength position of mineral features in hyperspectral thermal infrared data / Christoph Hecker in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 79 (July 2019)  

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Application of Landsat-8 and ASTER satellite remote sensing data for porphyry copper exploration: a case study from Shahr-e-Babak, Kerman, south of Iran / Morteza Safari in Geocarto international, vol 33 n° 11 (November 2018)  

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Utilization of high-resolution EGM2008 gravity data for geological exploration over the Singhbhum-Orissa Craton, India / S.K. Pal in Geocarto international, vol 31 n° 7 - 8 (July - August 2016)  

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Noise simulation and correction in synthetic airborne TIR Data for mineral quantification / Christoph Hecker in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 3 (March 2016)  

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Geological mapping of Jharia Coalfield, India using GRACE EGM2008 gravity data : a vertical derivative approach / Jitendra Vaish in Geocarto international, vol 30 n° 3 - 4 (March - April 2015)  

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Shared Earth modeling / Michel Perrin (2013)

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vol 27 n° 3 - June 2012 - Remote sensing applications in geosciences with a special regional focus on south Asia (Bulletin de Geocarto international)  

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Cartographie des eaux souterraines en milieu fissuré par analyse multicritère : Cas de Bondoukou (Côte-d'Ivoire) / M. Youan Ta in Revue internationale de géomatique, vol 21 n° 1 (mars – mai 2011)  

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Terrestrial laser scanning for use in virtual outcrop geology / S.J. Buckley in Photogrammetric record, vol 25 n° 131 (September - November 2010)  

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