Impact des mélanges de minéraux à macro-échelle sur la réflectance spectrale de surfaces naturelles : étude empirique à partir de scénarios de terrain

par Ekaterina Carmina

Thèse de doctorat en Sciences de la Terre, Télédétection

Sous la direction de Véronique Carrère.


  • Résumé

    Les mélanges spectraux peuvent être enregistrés à différentes échelles: de microscopique (en laboratoire) au mètre (terrain) et au kilomètre (surfaces planétaires). Quand la roche est observée à l'échelle microscopique, les minéraux sont les composantes spectrales. A cette échelle, étant en contact intime les uns avec les autres, les minéraux produisent des mélanges intimes, qui ont un comportement non linéaire. Le comportement de mélanges intimes a été principalement étudié à partir d'échantillons de poudre, qui permettent de produire des mélanges avec des proportions et des compositions connues. Cependant les mélanges de surfaces naturelles (macro-mélanges) sont moins bien connus. Dans des environnements naturels, les mélanges sont composés de différents types de roches dans des proportions et des tailles des éléments différentes. Les constituants peuvent varier de poussière avec des particules extrêmement fines à de gros blocs de roches qui sont des milieux continus. Dans cette étude des mélanges spectraux macroscopiques ont été analysés, divers scénarios de surfaces naturelles ont été sélectionnés sur le terrain, leurs spectres ont été mesurés avec un spectromètre portable. Des échantillons (composantes de mélange) ont été recueillis sur le terrain et puis ont été analysés en laboratoire. Les modèles linéaires (direct et inverse) ont été appliqués, différents indices spectraux ont été calculés. Des données aéroportées à partir de trois différents capteurs ont été traitées. Nos résultats ont montré que les mélanges de terrain ont un comportement complexe, qui parfois a été bien reproduite par le modèle linéaire, mais dans certains cas, il y avait non-conformité entre le modèle et les spectres terrain. Ces effets non-linéaires ont été causés par des facteurs comme la taille des éléments de constituants (rochers, graviers), d'ombre, l'hétérogénéité et la composition des échantillons. Ces effets ne sont généralement pas pris en compte par de simples modèles linéaires et par les algorithmes de démixage linéaires. Toutefois, à l'échelle du terrain ces facteurs sont naturels et apparaîtra en pixels mixtes d'images aéroportées.

  • Titre traduit

    Impact of mineral mixtures at macro scale on surface spectral reflectance : empirical study of natural field scenarios


  • Résumé

    Spectral mixtures can be registered at different scales: from microscopic (in the laboratory) to meter (field) and kilometer scale (planetary surfaces). The choice of mixture end-members is scale dependent: when a rock is observed at microscopic scale, single minerals are the end-members. At this scale, being in intimate contact with each other, minerals produce spectral intimate mixtures, which have non-linear behavior. The behavior of intimate mixtures mostly was studied from powdered samples, which enable to produce mixtures with known proportions and compositions. However mixtures of natural surfaces (macro-mixtures) are less known. In natural environments mixtures are composed from a diversity of rock types with various proportions and grain sizes. In this study macroscopic spectral mixtures were analyzed, various scenarios of natural surfaces were selected in the field, their spectra were measured with a portable spectrometer. Samples (mixture endmembers) were collected in the field and were analyzed in the laboratory. Linear models (direct and inverse) were applied, different spectral indices were calculated. Airborne data from three different sensors were processed. Our results showed that field mixtures have complex behavior, which sometimes was well reproduced by linear model, but in some cases there was nonconformity between the model and the field spectra due to the presence of non-linear effects. These nonlinear effects were caused by such factors as element size of mixture constituents (boulders, gravels), shadowing, heterogeneity and composition of the samples. These effects usually are not taken into account by simple linear models and linear un-mixing algorithms. However at the field scale these factors are natural and will appear in mixed pixel of airborne images.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (268 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 252-266

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  • Cote : 12 NANT 2106
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