• M. Csörgö, Carleton University

Nous intégrons actuellement à nos travaux les processus de Wiener et du pont brownien.

• Commission géologique du Canada,
• International Institute of Aerospace Survey and Earth Sciences
• Université scientifique de Tokyo
• Conseil de recherche d'Italie
• British Columbia Geological Survey
• Université de Lisbonne
• Université de Cantrabrique
• Programme de l'Union européenne sur l'environnement et le climat

La Commission géologique du Canada (CGC) mène depuis longtemps des travaux en modélisation prédictive. Les modèles qui ont été élaborés au Laboratoire d'analyse des données spatiales font intervenir l'approche des fonctions de favorabilité basée sur trois cadres mathématiques : la théorie des probabilités, la théorie de l'information probante de Dempster-Shafer et la théorie des ensembles flous de Zadeh. Afin de mesurer l'applicabilité d'un modèle particulier, on utilise des taux de prévision plutôt que des taux de succès. Les méthodes de validation croisée permettent d'éprouver la robustesse en fonction du temps et de l'espace.

La méthodologie a été utilisée pour la région du ruisseau Tsitika en Colombie-Britannique au Canada et pour la région de Fanhoes-Trancao au Portugal. Pour interpréter correctement les résultats fournis par un modèle prédictif, il faut comprendre les données d'origine; on utilise à cette fin l'exploration de données.

• Commission géologique du Canada,
• Alberta Geological Survey

Dans ce dossier public, on présente sous forme intégrée sept jeux de données géoscientifiques numériques récemment diffusés. Ces jeux de données qui sont tous repérés par rapport à un référentiel géographique commun sont les suivants : géologie du substratum rocheux, indices minéralisés, données de 7 bandes du LANDSAT-TM, données radar de l'ERS-1, données radiométriques, données magnétiques et données géochimiques sur les sédiments lacustres pour une région couvrant une partie de la carte 74M du SNRC. Ces données sont présentées dans des formats d'image (matriciels) résultant de l'analyse et de l'intégration effectuées au moyen de programmes mis au point à la CGC et d'un logiciel de la société PCI.

• Commission géologique du Canada

Le Laboratoire d'analyse des données spatiales a mis au point un progiciel d'élaboration de modèles prédictifs quantitatifs pour la cartographie du risque de glissements de terrain. Ces modèles sont basés sur l'hypothèse voulant que les futurs glissements de terrain se produiront dans des circonstances similaires à celles qui ont engendré les glissements passés dans la région d'étude ou dans des régions où les experts ont acquis leurs connaissances des relations entre les facteurs causaux et les glissements, ainsi que sur l'hypothèse suivant laquelle les données spatiales représentant les facteurs causaux contenues dans un SIG peuvent être utilisées pour formuler le risque de futurs glissements.

L'élaboration d'un modèle prédictif quantitatif s'effectue en quatre étapes :

1. Prétraitement des données brutes;,
2. Obtention des données d'une base de données de SIG;,
3. Modélisation proprement dite; et
4. Procédures de validation croisée.

La méthodologie a été utilisée en Colombie, au Canada, au Pérou, en Espagne et au Portugal.

• Geological Survey of Canada
• PCI Geomatics Inc.

Des programmes pour l'intégration et l'analyse de données géoscientifiques spatiales ont été mis au point au Laboratoire d'analyse des données spatiales. Ces programmes s'utilisent avec le logiciel d'analyse d'images EASI/PACE de la société PCI. On trouvera ci-joint des exercices à compléter avec le logiciel et un ordinogramme en décrivant le fonctionnement.

• Geological Survey of Canada,
• New Brunswick Department of Mines and Energy

Dans le cadre du projet EXTECH II, un levé électromagnétique et radiométrique à la fine pointe de la technologie a été exécuté par hélicoptère le long de lignes espacées de 200 m dans le camp minier de Bathurst (N.-B.) au Canada. Un modèle prédictif pour l'identification de cibles d'exploration de gîtes de sulfures massifs volcanogènes (SMV) a été mis au point d'après la différence entre les fonctions de distribution des données de levés géophysiques effectués dans la région d'étude et celles de données caractéristiques de zones minéralisées.

Pour évaluer les résultats prédictifs de la carte du potentiel minéral, une technique de " validation croisée " fondée sur 37 gîtes de SMV connus dans le camp minier a été appliquée. D'après les résultats de l'analyse de validation croisée, 17 (46 %) des 37 gîtes auraient été " découverts " si on avait retenu comme cibles d'exploration les secteurs de la carte du potentiel minéral comptant pour 1 % de la superficie de la région d'étude (40 km²), qui présentent le potentiel relatif le plus élevé pour la découverte de gîtes de SMV. De même, si une proportion de 5 % de la superficie présentant le potentiel le plus élevé avait été retenue, 24 (65 %) des 37 gîtes auraient été " découverts ".