Déconvolution spectrale pour la caractérisation de minéraux industriels : du laboratoire à l’imagerie aéroportée

par Maïwenn Lothode

Thèse de doctorat en Terre solide et enveloppes superficielles

Sous la direction de Olivier Bourgeois et de Rodolphe Marion.

Le président du jury était Thierry Lebeau.

Le jury était composé de Christophe Delacourt, Anne Bourguignon.

Les rapporteurs étaient Patrick Pinet, Gilles Grandjean.


  • Résumé

    Les activités industrielles de traitement des minerais sont à l’origine d’importantes quantités de rejets minéraux dans l’environnement. Ceux-ci ont un impact direct sur l’environnement et la santé. La caractérisation de ces rejets constitue donc un enjeu majeur en termes de suivi de la qualité des sols et des eaux. La télédétection hyperspectrale fait partie des outils qui peuvent contribuer à l’identification, à la localisation et à la cartographie à distance des minéraux marqueurs des contaminants. Ce travail a porté sur l’étude de deux sites industriels, à Thann (Haut-Rhin, France) et à Gardanne (Bouches-du-Rhône, France), à plusieurs échelles afin d’établir le lien entre la minéralogie identifiée par des analyses minéralogiques et géochimiques et les signatures spectrales. Les signatures spectrales sont mesurées par le biais de spectromètres en laboratoire et sur le terrain et par le biais des capteurs aéroportés hyperspectraux APEX et HySpex. Une méthode de déconvolution spectrale a été développée dans le but d’identifier automatiquement les minéraux. Cette méthode a été évaluée sur des spectres synthétiques et des spectres de minéraux purs. Elle a ensuite été appliquée sur les matériaux présents sur les deux sites industriels étudiés confirmant ainsi le potentiel des données hyperspectrales pour la caractérisation des minéraux industriels.

  • Titre traduit

    Spectral deconvolution for the characterization of industrial minerals : from laboratory to hyperspectral imagery


  • Résumé

    Industrial activities related to ore processing can release large amounts of mineral waste in the environment. Such waste can contain hazardous materials and have a direct impact on the environment and on health. Characterizing those waste allows to assess the quality of soils and waters. Hyperspectral remote sensing is one of the available tools to identify, locate, and map these minerals. This work focuses on the study of two industrial sites, in Thann (Haut-Rhin, France) and in Gardanne (Bouches-du-Rhônes, France), at different scales in order to assess the link between the mineralogy inferred from mineralogical and geochemical analyses and the spectral signatures. Spectral signatures are measured by spectrometers in the laboratory and in the field and by the APEX and HySpex airborne hyperspectral sensors. A déconvolution method has been developed to automatically identify the minerals. This method has been evaluated on synthetic spectra and pure minerals spectra. It has been then applied to the waste of the industrial sites under study, thus confirming the potential of hyperspectral data for the characterization of industrial minerals.


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