[ Extraction par télédétection et analyse statistique du réseau de fractures, en milieu de socle, dans le département de Sinfra (Centre-Ouest de la Côte d'Ivoire) ]
Volume 13, Issue 1, January 2015, Pages 225–238
N'guessan Bi Vami Hermann1, Saley Mahaman Bachir2, Wade Soulѐye3, Djagoua Eric Valѐre4, Kouamé Fernand5, and Affian Kouadio6
1 Centre Universitaire de Recherche et d'Application en Télédétection (CURAT), Université de Felix Houphouët Boigny, 22 BP 801 Abidjan 22, Côte d'Ivoire
2 Centre Universitaire de Recherche et d'Application en Télédétection (CURAT), Université de Felix Houphouët Boigny, 22 BP 801 Abidjan 22, Côte d'Ivoire
3 Laboratoire de Télédétection Appliquée, Institut des Sciences de la Terre, Université Cheikh Anta Diop de Dakar, BP 5396 Dakar-Fann, Senegal
4 Centre Universitaire de Recherche et d'Application en Télédétection (CURAT), Université de Felix Houphouët Boigny, 22 BP 801 Abidjan 22, Côte d'ivoire
5 Centre Universitaire de Recherche et d'Application en Télédétection (CURAT), Université de Felix Houphouët Boigny, 22 BP 801 Abidjan 22, Côte d'Ivoire
6 Centre Universitaire de Recherche et d'Application en Télédétection (CURAT), Université de Felix Houphouët Boigny, 22 BP 801 Abidjan 22, Côte d'ivoire
Original language: French
Copyright © 2015 ISSR Journals. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
The goal in this work is to map the fracture network in the department of Sinfra (center-west of Ivory Coast), located in substratum area. The methodology used in this study also provides a method to validate the obtained map of fracture network. To achieve this objective, Landsat TM and ETM+ images (197-55) respectively from 1986 and 2003 are processed in order to extract the fracture network. This network is the characterized by statistical analysis methods in order to reveal the main directions followed by regional fractures and those followed by fractures in general. The second parameter to be analyzed in the context of this analysis is the statistical correlation between the number and cumulative length of fractures. The processing of satellite images has produced a dense network of fractures 8877. The distribution of number of fractures orientation in the overall fracturing field gives two main direction namely N0-10 and N90-100 in respective proportions of 16% and 12%. The distribution of orientation of the cumulative length of fractures has also two main directions, the same as before: N0-10 and N90-100 with 14% and 13% respectively in proportion. Five secondary directions were also identified: N10-20, N20-30, N70-80, N100-110 and N110-120. Thus, in the department of Sinfra, mega fractures follow both directions previously identified: EW and NS. This study also showed that the number and cumulative length of fractures are two parameters that are linked with à linear correlation coefficient R = 0.68.
Author Keywords: Remote sensing, fractures network, statistical analysis, Landsat, Ivory Coast.
Volume 13, Issue 1, January 2015, Pages 225–238
N'guessan Bi Vami Hermann1, Saley Mahaman Bachir2, Wade Soulѐye3, Djagoua Eric Valѐre4, Kouamé Fernand5, and Affian Kouadio6
1 Centre Universitaire de Recherche et d'Application en Télédétection (CURAT), Université de Felix Houphouët Boigny, 22 BP 801 Abidjan 22, Côte d'Ivoire
2 Centre Universitaire de Recherche et d'Application en Télédétection (CURAT), Université de Felix Houphouët Boigny, 22 BP 801 Abidjan 22, Côte d'Ivoire
3 Laboratoire de Télédétection Appliquée, Institut des Sciences de la Terre, Université Cheikh Anta Diop de Dakar, BP 5396 Dakar-Fann, Senegal
4 Centre Universitaire de Recherche et d'Application en Télédétection (CURAT), Université de Felix Houphouët Boigny, 22 BP 801 Abidjan 22, Côte d'ivoire
5 Centre Universitaire de Recherche et d'Application en Télédétection (CURAT), Université de Felix Houphouët Boigny, 22 BP 801 Abidjan 22, Côte d'Ivoire
6 Centre Universitaire de Recherche et d'Application en Télédétection (CURAT), Université de Felix Houphouët Boigny, 22 BP 801 Abidjan 22, Côte d'ivoire
Original language: French
Copyright © 2015 ISSR Journals. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
Abstract
The goal in this work is to map the fracture network in the department of Sinfra (center-west of Ivory Coast), located in substratum area. The methodology used in this study also provides a method to validate the obtained map of fracture network. To achieve this objective, Landsat TM and ETM+ images (197-55) respectively from 1986 and 2003 are processed in order to extract the fracture network. This network is the characterized by statistical analysis methods in order to reveal the main directions followed by regional fractures and those followed by fractures in general. The second parameter to be analyzed in the context of this analysis is the statistical correlation between the number and cumulative length of fractures. The processing of satellite images has produced a dense network of fractures 8877. The distribution of number of fractures orientation in the overall fracturing field gives two main direction namely N0-10 and N90-100 in respective proportions of 16% and 12%. The distribution of orientation of the cumulative length of fractures has also two main directions, the same as before: N0-10 and N90-100 with 14% and 13% respectively in proportion. Five secondary directions were also identified: N10-20, N20-30, N70-80, N100-110 and N110-120. Thus, in the department of Sinfra, mega fractures follow both directions previously identified: EW and NS. This study also showed that the number and cumulative length of fractures are two parameters that are linked with à linear correlation coefficient R = 0.68.
Author Keywords: Remote sensing, fractures network, statistical analysis, Landsat, Ivory Coast.
Abstract: (french)
L'objectif visé dans ce travail est de cartographier le réseau de fractures dans le département de Sinfra (Centre-Ouest de la Côte d'Ivoire), région située en zone de socle. L'approche méthodologique adoptée dans cette étude, propose également une méthode de validation de la carte du réseau de fracturation élaborée. Pour atteindre l'objectif recherché, des images Landsat TM et ETM+ de la scène 197-55 datant respectivement 1986 et 2003 sont traitées pour en extraire le réseau de fractures. Ce réseau est ensuite caractérisé par les méthodes d'analyse statistique en vue de révéler les directions principales empruntées par les fractures régionales et celles empruntées par les fractures dans leur ensemble. Le second paramètre à analyser dans le cadre de cette analyse statistique est la corrélation entre les longueurs cumulées et le nombre de fractures. Le traitement des images satellitaires a produit un réseau dense de 8877 fractures. La distribution des orientations en nombre de fractures du champ global de fracturation donne deux directions principales à savoir N0-10 et N90-100 dans des proportions respectives de 16% d et 12%. La distribution des orientations des longueurs cumulées de fractures présente également deux directions principales, les mêmes que précédemment à savoir N0-10 et N90-100 avec respectivement 14% et 13% en proportion. Cinq directions secondaires ont également été identifiées : N10-20, N20-30, N70-80, N100-110 et N110-120. Ainsi, dans le département de Sinfra, les megafractures suivent les deux directions relevées précédemment : E-W et N-S. Cette étude a également montré que le nombre et la longueur cumulée de fractures sont des paramètres qui sont liés avec un coefficient de corrélation linéaire de R=0,68.
Author Keywords: Télédétection, Réseau de fractures, Analyse statistique, Landsat, Côte d 'Ivoire.
How to Cite this Article
N'guessan Bi Vami Hermann, Saley Mahaman Bachir, Wade Soulѐye, Djagoua Eric Valѐre, Kouamé Fernand, and Affian Kouadio, “Extraction by remote sensing and statistical analysis of fracture network, in substratum area, in the department of Sinfra (center-west of Ivory Coast),” International Journal of Innovation and Scientific Research, vol. 13, no. 1, pp. 225–238, January 2015.
