Cartographie prédictive minérale des dépôts de coltan au centre-ouest de la Côte d'Ivoire
type: CreativeWork
description: 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 f…
abstract: 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 f…
author: Shaw, Kassi Olivier Marcelin
language: fr
keywords: Cartographie prédictive minérale, SIG Web, Apprentissage automatique, Exploration minière, Coltan, Côte d’Ivoire, Mineral predictive mapping, Machine Learning, Web GIS
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ca/
date published: 2020
date modified: 2026-07-27T21:07:43Z
provider: Université de Sherbrooke
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Université de Sherbrooke

PropertyValue
property ID: Handle
value: http://hdl.handle.net/11143/16366