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Contexte : Cartographie prédictive
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5

Problématique
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 Résolution ~ 20 m
 Source : Courbes de niveau
 Données élévation SRTM non disponibles
Sources : Géobase, Ressources Naturelles Canada

 Validation ?
 Qualification ?

Sources: ESRI, Ressources Naturelles Canada
6

Source pour 3D ?
 Optique
X Couple stéréo
X Taille des images HR
X Résolution
X Conditions d’acquisition (diurne, absence de nuage)
 Radar (SAR)





Conditions d’acquisition
Résolution temporelle
Résolution spatiale
Commande sur demande

Source : Toutin et al. (2013)
7

Objectif
 Produire un modèle numérique de surface (MNS) pour
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faciliter la localisation de gisements minéraux
 Identifier une source de données alternative pour la validation
des résultats.
 Développer une méthodologie permettant de produire des MNS
à partir d’images RADAR
 Valider la précision des résultats
8

Zone d’étude
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075I et 075J

 Superficie totale = ~ 23 000 km²
 62ième parallèle
075J

075I

Sources : Ressources Naturelles Canada, ESRI
9

Données ICESat





LIDAR satellitaire
Couverture : 86°N à 86°S
Spot => 60 m de diamètre
Distance => 172 m (40 Hz)

 Précision théorique (terrain plat) ~ 50 cm
 Précision réelle (terrain accidenté) ~ 1 m
Source : Beaulieu et al. (2009), NATIONAL SNOW AND ICE DATA CENTER
10

Données Radar
 148 images
 Acquisition : octobre à décembre 2012
 Taille
50 km²
 Résolution
3m

 106 paires stéréo unidirectionnelle
Images ascendantes

Images descendantes

Sources : Ressources Naturelles Canada, ESRI
11

Méthodologie
12

Méthodologie
13

Méthodologie
14

Méthodologie
15

Résultat préliminaire
16

Résultat final
17

Validation
 Contrôle de qualité

 26141 points ICESat utilisés
 Précision linéaire cartographique normalisée (PLCN) = 9 m
18

Conclusion
 Source de donnée de validation
 ICESat

 Production du MNS
 Résolution=15 m
 PLCN=9 m
19

Suite des travaux
 PLCN est insatisfaisante
 ICESat -> Contient des erreurs
 Impact des conditions terrain (relief, neige)
 Dynamique angulaire
 Identifier le couple parfait
20

Remerciements
 Ramata Magagi (Université de Sherbrooke)
 Pierre Gravel (Ressources Naturelles Canada)
 Mike Major (Ressources Naturelles Canada)
 Norm O’Neill (Université de Sherbrooke)
 Alexandre Beaulieu (Ressources Naturelles Canada)
21

Questions ?
22

Références


BEAULIEU, A., CLAVET D. «Accuracy assessment of canadian digital elevation data using ICESat»
Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, vol.75, n.1, Janvier 2009, 6p.



Gouvernement du Canada (2013) Données. in Climat, Environnement Canada,
http://www.climate.meteo.gc.ca/data_index_f.html.



Government of the Northwest territories (2013) Gross Domestic Product, Bureau of Statistics, Northwest
Territories, http://www.statsnwt.ca/economy/gdp/.



Géobase (2013) Données, Géobase, http://www.geobase.ca/geobase/fr/data/index.html.



NATIONAL SNOW AND ICE DATA CENTER, GLAS/ICESat L1 and L2 Global Altimetry Data, Version 33 [En ligne],
2013, http://nsidc.org/data/docs/daac/glas_icesat_l1_l2_global_altimetry.gd.html (Page consultée le 23 Juillet
2013).



Ressources Naturelles Canada (2008) Ressources Naturelles Canada, Gouvernement du Canada,
http://www.rncan.gc.ca/sciences-terre/limite-geographique/teledetection/fondements/1931.



Schetselaar E.M. et al. (2007) Remote Predictive Mapping (RPM): A Strategy for Geological Mapping of Canada’s
North, Journal de l’association géologique du Canada, vol. 34, no. 3 & 4,
http://journals.hil.unb.ca/index.php/gc/article/view/10248/10640.



TOUTIN, T., BLONDEL E., CLAVET D., SCHMITT C. « Stereo radargrammetry with Radarsat-2 in the Canadian
Arctic » IEEE Transactions on geosciences and remote sensing, vol.51 n.1, Mai 2013,9 p.
23

Bibliographie


Gouvernement du Canada (2013) Données. in Climat, Environnement Canada,
http://www.climate.meteo.gc.ca/data_index_f.html.



Harris J. (2013) Télécartographie prédictive, Ressources Naturelles Canada, Gouvernement du Canada,
http://www.rncan.gc.ca/sciences-terre/energie-mineraux/geologie/geocartographie/mineraux/9461.



TOUTIN, Thierry, « Evaluation of radargrammetric DEM from RADARSAT images in high relief areas »,
Geoscience and Remote Sensing, vol.38, no.2, 2002, p. 782-789.



TOUTIN, T. «Impact of terrain slope and aspect on radargrammetric DEM accuracy », Journal of Photogrammetry
and Remote Sensing, vol. 57, 2002, p. 228-240.

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Méthode de création de MNS dans la région du Grand Lac des Esclaves à partir d'image Radarsat-2

  • 1. Méthode de création de MNS dans la région du Grand Lac des Esclaves à partir d’images Radarsat-2 Jean-Samuel Proulx-Bourque, B.Sc.
  • 2. 2 Contexte : Exploitation minière au TNO  L’exploitation minière -> 1/3 du PIB du TNO (Source : Bureau of Statistics, NWT)  Projets d’exploitation minière rentables ? Sources: ESRI, Ressources Naturelles Canada
  • 3. 3 Contexte : Cartographie prédictive MNE Télécartographie prédictive Carte de potentiel minéral Sources : Journal de l’association géologique du Canada Ressources Naturelles Canada
  • 4. Contexte : Exactitude des données Source : Ressources Naturelles Canada
  • 5. 5 Problématique  Les MNE au nord du 60ième parallèle  Résolution ~ 20 m  Source : Courbes de niveau  Données élévation SRTM non disponibles Sources : Géobase, Ressources Naturelles Canada  Validation ?  Qualification ? Sources: ESRI, Ressources Naturelles Canada
  • 6. 6 Source pour 3D ?  Optique X Couple stéréo X Taille des images HR X Résolution X Conditions d’acquisition (diurne, absence de nuage)  Radar (SAR)     Conditions d’acquisition Résolution temporelle Résolution spatiale Commande sur demande Source : Toutin et al. (2013)
  • 7. 7 Objectif  Produire un modèle numérique de surface (MNS) pour une zone à l’est du Grand Lac des Esclaves en vue de faciliter la localisation de gisements minéraux  Identifier une source de données alternative pour la validation des résultats.  Développer une méthodologie permettant de produire des MNS à partir d’images RADAR  Valider la précision des résultats
  • 8. 8 Zone d’étude  SNRC 075I et 075J  Superficie totale = ~ 23 000 km²  62ième parallèle 075J 075I Sources : Ressources Naturelles Canada, ESRI
  • 9. 9 Données ICESat     LIDAR satellitaire Couverture : 86°N à 86°S Spot => 60 m de diamètre Distance => 172 m (40 Hz)  Précision théorique (terrain plat) ~ 50 cm  Précision réelle (terrain accidenté) ~ 1 m Source : Beaulieu et al. (2009), NATIONAL SNOW AND ICE DATA CENTER
  • 10. 10 Données Radar  148 images  Acquisition : octobre à décembre 2012  Taille 50 km²  Résolution 3m  106 paires stéréo unidirectionnelle Images ascendantes Images descendantes Sources : Ressources Naturelles Canada, ESRI
  • 17. 17 Validation  Contrôle de qualité  26141 points ICESat utilisés  Précision linéaire cartographique normalisée (PLCN) = 9 m
  • 18. 18 Conclusion  Source de donnée de validation  ICESat  Production du MNS  Résolution=15 m  PLCN=9 m
  • 19. 19 Suite des travaux  PLCN est insatisfaisante  ICESat -> Contient des erreurs  Impact des conditions terrain (relief, neige)  Dynamique angulaire  Identifier le couple parfait
  • 20. 20 Remerciements  Ramata Magagi (Université de Sherbrooke)  Pierre Gravel (Ressources Naturelles Canada)  Mike Major (Ressources Naturelles Canada)  Norm O’Neill (Université de Sherbrooke)  Alexandre Beaulieu (Ressources Naturelles Canada)
  • 22. 22 Références  BEAULIEU, A., CLAVET D. «Accuracy assessment of canadian digital elevation data using ICESat» Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, vol.75, n.1, Janvier 2009, 6p.  Gouvernement du Canada (2013) Données. in Climat, Environnement Canada, http://www.climate.meteo.gc.ca/data_index_f.html.  Government of the Northwest territories (2013) Gross Domestic Product, Bureau of Statistics, Northwest Territories, http://www.statsnwt.ca/economy/gdp/.  Géobase (2013) Données, Géobase, http://www.geobase.ca/geobase/fr/data/index.html.  NATIONAL SNOW AND ICE DATA CENTER, GLAS/ICESat L1 and L2 Global Altimetry Data, Version 33 [En ligne], 2013, http://nsidc.org/data/docs/daac/glas_icesat_l1_l2_global_altimetry.gd.html (Page consultée le 23 Juillet 2013).  Ressources Naturelles Canada (2008) Ressources Naturelles Canada, Gouvernement du Canada, http://www.rncan.gc.ca/sciences-terre/limite-geographique/teledetection/fondements/1931.  Schetselaar E.M. et al. (2007) Remote Predictive Mapping (RPM): A Strategy for Geological Mapping of Canada’s North, Journal de l’association géologique du Canada, vol. 34, no. 3 & 4, http://journals.hil.unb.ca/index.php/gc/article/view/10248/10640.  TOUTIN, T., BLONDEL E., CLAVET D., SCHMITT C. « Stereo radargrammetry with Radarsat-2 in the Canadian Arctic » IEEE Transactions on geosciences and remote sensing, vol.51 n.1, Mai 2013,9 p.
  • 23. 23 Bibliographie  Gouvernement du Canada (2013) Données. in Climat, Environnement Canada, http://www.climate.meteo.gc.ca/data_index_f.html.  Harris J. (2013) Télécartographie prédictive, Ressources Naturelles Canada, Gouvernement du Canada, http://www.rncan.gc.ca/sciences-terre/energie-mineraux/geologie/geocartographie/mineraux/9461.  TOUTIN, Thierry, « Evaluation of radargrammetric DEM from RADARSAT images in high relief areas », Geoscience and Remote Sensing, vol.38, no.2, 2002, p. 782-789.  TOUTIN, T. «Impact of terrain slope and aspect on radargrammetric DEM accuracy », Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 57, 2002, p. 228-240.