HEBF strategy: A hybrid evidential belief function in geospatial data analysis for mineral potential mapping

In integrating geospatial datasets for mineral potential mapping (MPM), the uncertainty model of MPM can be inferred from the Dempster – Shafer rules of combination. In addition to generating the uncertainty model, evidential belief functions (EBFs) present the belief, plausibility, and disbelief of MPM, whereby four models can be simultaneously utilized to facilitate the interpretation of mineral favourability output. To investigate the functionality and applicability of the EBFs, we selected the Naysian porphyry copper district located on the Urmia – Dokhtar magmatic belt in the northeast of Isfahan city, central Iran. Multidisciplinary datasets- that are geochemical and geophysical data, ASTER satellite images, Quickbird, and ground survey- were designed in a geospatial database to run MPM. Implementing the Dempster law through the intersection (And) and union (OR) operators led to different MPM performances. To amplify the accuracy of the generated favourability maps, a combinatory EBFs technique was applied in three ways: (1) just OR operator, (2) just And operator, and (3) combination of And and OR operators. The plausibility map (as mineral favourability map) was compared to Cu productivity values derived from drilled boreholes, where the MPM accuracy of the hybrid method was higher than each operator. Of note, the success rate of the hybrid method validated by 21 boreholes was about 84%, and it demarcates high favourability zones occupying 0.67 km2 of the studied area

Knowledge-guided data-driven evidential belief modeling of mineral prospectivity in Cabo de Gata, SE Spain

Spurious evidence and spurious spatial associations between target mineral deposits and certain classes of spatial data undermine GIS-based data-driven modeling of mineral prospectivity. In a case study application of data-driven evidential belief functions, such problems were recognized and then, based on sound geological judgment, were addressed accordingly. By invoking knowledge of genetic associations between mineral deposits of the type sought and spatial geological attributes (lithology, fault/fracture density, hydrothermal alteration intensity), spurious spatial associations depicted in 'original' evidence maps were addressed by treatment of input spatial data via applications of certain basic GIS functionalities in order to derive 'treated' evidence maps. By invoking knowledge of geological processes involved in the formation of mineral deposits of the type sought and knowledge of how operations to combine evidence maps function, the integration of evidence maps was guided such that the inter-play of geological processes involved in the formation of mineral deposits of the type sought is represented in the modeling procedure and such that spurious evidence is filtered and not transmitted into the output map representing likelihood of mineral deposit occurrence in every location within a study area. The results show that: (a) using ‘treated’ evidence maps, instead of 'original' evidence maps, results in better mineral prospectivity maps and, thus, (b) knowledge-guided data-driven modeling of mineral prospectivity is better than a 'purely' data-driven modeling of mineral prospectivity

Cartographie prédictive minérale des dépôts de coltan au centre-ouest de la Côte d'Ivoire

En matière d’exploration minière portant sur de vastes étendues géographiques, les technologies des systèmes d’information géographique (SIG), offrent une alternative très moderne et très objective pour éviter une interprétation biaisée faite par le géologue. Ces méthodes utilisent la puissance prédictive des algorithmes de classification automatique, pour modéliser et prédire la prospectivité minérale de nouvelles régions d’intérêts peu ou mal explorées. Ce travail se situe dans le cadre d’une étude de cartographie prédictive minérale (CPM) pour de nouveaux dépôts potentiels de colombo tantalite (ou coltan), au sein du Complexe géologique Hana-Lobo (Centre-ouest de la Côte d’Ivoire). Aussi, dans un contexte de difficulté d’accès à l’information géominière, un géoportail interactif est une alternative moderne pour planifier et guider des travaux de prospection complémentaires, sur les emplacements de nouvelles cibles minérales. Dans un environnement SIG, la distribution géostatistique de différents types de cibles minérales connues et la répartition spatiale de critères de preuves hydromorphologiques et structuraux sous-jacents ont été modélisées à l’aide de plusieurs algorithmes de classification automatique. Les résultats montrent que, des modèles prédicteurs basés sur des algorithmes random forest (RF), des machines de support vectoriel (SVM) et des K plus proches voisins (KNN) sont performants pour cartographier et prédire, à des taux satisfaisants, de nouvelles zones prospectives au sein du Complexe géologique. Cependant, les résultats de l’apprentissage automatique et la validation montrent que, les modèles prédicteurs RF et KNN sont plus précis, plus performants et robustes (à 70 % avec un coefficient Kappa de 0,6) que le modèle SVM. Le modèle prédicteur RF est utilisé pour prédire et cartographier à un taux satisfaisant, de nouvelles zones potentiellement prospectives. Les nouvelles zones prédites, occupent 58 % d’une zone de contact métamorphique, réputée favorable aux minéralisations colombo tantalifères. Un géo-portail (SIG Web) accessible depuis des plateformes mobiles et connectées est développé et est capable de diffuser de l’information spatiale géominière au plus près de la source.Abstract: In terms of mineral exploration covering large geographic areas, geographic information systems (GIS) technologies offer a very modern and objective alternative to avoid a biased interpretation made by the geologist. These methods use the predictive power of automatic classification algorithms to model and predict the mineral prospectivity of new regions of interest that are little or badly explored. This work is part of a mineral predictive mapping (MPM) study for potential new deposits of colombo tantalite (or coltan), within the Hana-Lobo Geological Complex (Central West of Côte d'Ivoire). Also, regarding exploration of locations of these new mineral targets, an interactive geoportal is a modern alternative for planning and guiding complementary prospecting work in a context of difficulty in accessing geominerary information. In a GIS environment, the geostatistical distribution of different types of known mineral targets and the spatial distribution of underlying hydro-morphological and structural evidence criteria were modeled using several automatic classification algorithms. The results show that predictive models based on random forest (RF) algorithms, vector support machines (SVM) and K nearest neighbors (KNN) are all three efficient for mapping and predicting, at satisfactory rates, new prospective areas within the Geological Complex. However, the results of machine learning and validation show that the RF and KNN predictor models are more precise, more efficient and robust than the SVM model (at 70% with a Kappa coefficient of 0.6). The RF predictor model is used to predict and map new potentially prospective areas with satisfactory rate. The new predicted zones occupy 58% of a metamorphic contact zone, known to be favorable for colombo tantaliferous mineralization. A geo-portal (Web GIS) accessible from mobile and connected platforms is developed and can disseminate geominerary spatial information as close as possible to the source

Caractérisation lithologique par fusion évidentielle de résultats de démixage par ratio de bandes voisines et de données géochimiques

L’activité minière fait partie des principales sources de matières premières utilisées en industrie. Elle constitue un des piliers indispensables à l’activité économique au Canada et dans le monde. Cet apport de matière première est cependant dépendant de gisements qui doivent être découverts et caractérisés avant leur exploitation. Dans le secteur minier, la télédétection optique fait partie intégrante des données utilisées en exploration. Parmi les outils disponibles, les méthodes de démixage visent à fournir des informations quantitatives sur les matériaux présents dans la scène observée par le capteur. Les analyses s’appuient sur des modèles théoriques de mélange spectral pour démixer les spectres de réflectance de surfaces à plusieurs composants. Presque exclusivement utilisées en exploration, le démixage est généralement appliqué sur des images satellitaires et aéroportées. Dans cette thèse, il est envisagé comme source d’information complémentaire pour la caractérisation lithologique de mines à ciel ouvert en phase d’exploitation. Il est combiné par fusion évidentielle à l’information géochimique tirée d’analyses d’échantillons. Le site d’étude de cette thèse est la mine d’or à ciel ouvert Canadian Malartic, située dans la province canadienne du Québec, en Abitibi. La mine utilise des méthodes conventionnelles d’exploitation avec forage, dynamitage et transport par tombereau. Ce contexte particulier entraîne cependant d’importantes difficultés dans l’application du démixage. L’activité frénétique d’une mine en exploitation produit en effet une quantité considérable de poussière, masquant les roches en place. En outre, la compagnie arrose en permanence les chemins empruntés par les véhicules afin de réduire la poussière qu’ils génèrent. Or, les variations d’humidité qui en résultent peuvent impacter les résultats du démixage. Cette thèse aborde donc également ces difficultés. La première étape visait à évaluer les performances de cinq modèles de démixage existants ainsi que d’une nouvelle approche, appelée Neighbor-Band Ratio Unmixing (NBRU). La première expérience a consisté à démixer des spectres de 94 mélanges de minéraux afin d’évaluer leur aptitude à retrouver leurs abondances. Ce premier volet a ainsi mis en évidence l’avantage des modèles de transfert radiatif (MTR) de Hapke et de Shkuratov. Parmi les quatre modèles restants, NBRU s’est démarqué en fournissant les meilleures estimations pour 16 des 94 mélanges testés. Ses erreurs d’estimation moyenne et médiane, tout mélange confondu, étaient de 9,8 et 7,4 %, respectivement. Les modèles ont ensuite été testés sur une image hyperspectral AVIRIS de Cuprite, Nevada, États-Unis. Sans accès à des données additionnelles, les MTR n’ont cependant pu être appliqués. Dans cette seconde étape, NBRU s’est largement distingué en retrouvant le plus fidèlement les distributions spatiales de sept des neufs minéraux cartographiés. Face à l’impossibilité d’application des MTR et aux bons résultats de NBRU, c’est donc ce dernier qui a été retenu dans la suite de la thèse. Pour composer avec le problème d’humidité de la mine, l’approche NBRU a ensuite été modifiée en y intégrant une équation linéaire. Cette fonction exprime l’impact spectral de l’humidité d’après un facteur d’influence prédéfini par calibration, d’un indice d’humidité, et de la longueur d’onde considérée. Elle a été calibrée à partir de deux échantillons collectés dans la mine dont les spectres ont été mesurés à différents niveaux d’humidité. Le démixage des spectres de ces mêmes échantillons a ainsi montré un gain considérable de robustesse face aux variations d’humidité. Les différences d’abondances estimées entre les états saturés et secs restent ainsi en deçà de 4 % tout minéral confondu, contre 10 à plus de 90 % sans l’ajout de la fonction. L’application de l’approche modifiée sur une image Worldview-3 de la mine a cependant abouti à des résultats mitigés. Alors que les abondances de certains minéraux ont paru s’affranchir des variations d’humidité, d’autres, au contraire, ont vu leur sensibilité s’accroître. Ces cartes d’abondance minéralogique ont ensuite été utilisées dans le reste du processus de recherche. Les données géochimiques utilisées dans cette thèse sont des analyses simulées à partir des analyses d’échantillons réels. Ces simulations ont ensuite été interpolées par krigeage universel dans tout l’espace du gisement. Les prédictions ainsi produites ont constitué la deuxième source d’information pour la caractérisation lithologique. Les résultats de démixage et d’interpolation ont dans un premier temps été classifiés par arbre de décision avec ensachement. Plusieurs jeux d’entraînement ont été testés pour les deux sources. Ces classifications ont produit des probabilités d’appartenance pour chaque pixel et pour chacune des quatre classes lithologiques considérées. Ces probabilités ont ensuite été fusionnées d’après la théorie de Dezert-Smarandache (DSmT). Le résultat final est une carte lithologique combinant les informations géochimiques et de démixage. L’amélioration obtenue par addition du démixage s’est cependant avéré limitée, atteignant 6,4 % dans le meilleur des cas.Abstract: Mining activity is one of the main sources of raw material used in the industry and is therefore essential for the economic activity of Canada and around the world. This source of raw materials relies, however, on deposits which must be discovered, explored and exploited. In the mining sector, optical remote sensing takes a key role in the exploration process. Among the methods available, spectral unmixing aims at providing quantitative information on the materials covered by the field of view of the sensor. The analyses are based on spectral mixture models to unmix multi-component reflectance spectra. Almost exclusively used for exploration purposes, spectral unmixing is classically performed on airborne and satellite images. In this thesis, spectral unmixing is used as a complementary source of information to better retrieve the lithological information in an active open pit mine. This source is combined to geochemical analysis using evidential fusion. The study site is the Canadian Malartic Mine. This open pit gold mine is located in Abitibi, in the Canadian province of Québec, between Val-d’Or and Rouyn-Noranda. The mine uses common exploitation methods with drills, blasts and transport by trucks. The site is particularly challenging for unmixing methods. Indeed, mining activities generate a huge amount of dust, which potentially hides in situ rocks and considerably affects the textures of the surfaces. Additionally, the company permanently waters the tracks of the vehicles to reduce the amount of dust produced, which causes important variation of moisture across the mine, with all its spectral consequences. This thesis considers these problems as well. The first experiment compared the results of five existing models as well as those of a new proposed approach called Neighbor-Band Ratio Unmixing (NBRU). Models ability at retrieving mineral abundances was first assessed on 94 spectra of crafted mineral mixtures. This first experiment highlights how radiative transfer models – Hapke’s and Shkuratov’s models – outperform the four remaining one. Among the latter, NBRU obtained the best results with 16 best abundance estimations and mean and median errors of 9.8 et 7.4%, respectively. Models’ robustness was then tested on an AVIRIS hyperspectral image of Cuprite, Nevada, US. However, since insufficient information on the samples of the spectral references were available, transfer radiative models were unworkable. NBRU obtained significantly better results than the three other models tested, retrieving most accurate spatial distributions for seven of the nine minerals mapped. Based on these results, the proposed NBRU approach was selected and applied in the rest of the research. To handle the moisture problem encountered in Canadian Malartic Mine, the NBRU approach was modified by integrating a linear equation. The latter expresses the spectral influence of moisture as a function of a moisture index, an influence factor, and the wavelength considered. The function was calibrated based on spectra of two grinded rock samples with various moisture levels. The unmixing of these spectra showed that the modification of the approach led to a significant improvement of robustness when facing moisture variations. However, its application on a 16-spectral-bands Worldview-3 image of the mine led to arguable results. While the abundance of some minerals appeared to overcome the influence of moisture, other minerals displayed an opposite behavior, showing higher contrasts in its presence. These abundance maps were used as the first source of lithological information in the fusion process. The geochemical data used in this thesis were simulated analysis based on real samples. These virtual samples were interpolated by universal 3D kriging. The predictions were then used as the second source of information in the evidential fusion. The results of the unmixing and of the interpolation steps were then classified using bagged decision trees with various training sets. These classifications led to probabilities for each pixel to belong to the four considered lithological classes. These probabilities were then combined following the Dezert-Smarandache Theory (DSmT). The final result of this research is a lithological map that combines both geochemical and remote sensed information. The fusion of the unmixing results led however to limited gains, improving the precisions of the lithological classifications of 6,4 %, at its best