Production of robust geological maps through the integration and analysis of field and remotely-sensed data in a GIS environment: an example from the eastern Grenville province, Quebec.

La diminution des territoires facilement accessibles ou peu explorés, combinée à \nl'augmentation des coûts de cartographie sur le terrain, crée un besoin croissant de \nprogresser vers de nouvelles techniques de cartographie modernes et novatrices. \nParallèlement, la récente prolifération de données géoscientifiques provenant de multiples \nsources produit des banques de données de plus en plus lourdes et difficiles à gérer. Les \nplateformes SIG (systèmes d'information géographique) fournissent des outils très puissants \nqui permettent d'intégrer, d'analyser et d'interpréter les banques de données de natures \ndiverses, pour produire des nouvelles cartes géologiques et pour mettre à jour des ensembles \nde cartes géologiques moins récentes. \nCette étude présente les différentes approches et les limites entourant la préparation de \ncartes géologiques de nouvelle génération, par analyse empirique et mathématique de \ndonnées géoscientifiques dans un environnement SIG. La grande quantité de données de \ntélédétection disponibles pour la Minganie (NTS I2L), sa grande diversité lithologique ainsi \nque sa complexité structurale en font une région idéale pour effectuer une étude détaillée de \nla géologie sur plateforme SIG. \nParmi les banques de données intégrées, on retrouve: des cartes géologiques (certaines de \nplus de 50 ans) comportant des données lithologiques et structurales; des données \naéromagnétiques et radiométriques; des images-satellites Landsat TM-7 et Radarsat-I; des \nphotographies aériennes; des modèles numériques d'altitude 2D et 2,5D. Des techniques et \ndes approches ont été développées au cours de cette étude dans le but d'évaluer et \nd'interpréter ces différentes données. Ultimement, des modèles de corrélation entre les \nrésultats d'analyse et les unités géologiques ont été élaborés pour chaque banque de \ndonnées. \nLes corrélations sont obtenues par superposition ou combinaison de bandes d'images. Notre \névaluation des différentes méthodes de traitement démontre, par exemple, que les données du \nlevé aéroporté de radiométrie sont beaucoup plus efficaces pour définir les limites entre les \ndifférents domaines géologiques que les données provenant des cartes de contour. Le \ntraitement des données aéromagnétiques démontre que certaines transformations sont plus \nsensibles pour différencier les lithologies, alors que d'autres s'avèrent plus utiles pour \ncartographier les contacts. L'évaluation du modèle numérique d'altitude radar indique que \ncertaines variations topographiques peuvent être corrélées à des variations lithologiques. \nFinalement, les données satellitaires sont généralement plus efficaces pour l'interprétation \nstructurale. \nLa modélisation des données aéromagnétiques et l'analyse géostatistique permettent \nd'identifier les limites et les carences associées à ce type d'intégration et permettent de \ntrouver des pistes de solution pour y remédier. Tel qu'il est illustré dans cette étude, \nl'intégration complète et l'analyse de données géoscientifiques existantes sur plateforme SIG \nsont une étape préliminaire essentielle avant d'entreprendre une cartographie géologique de \nterrain, pour bien cibler les travaux subséquents. Enfin, cette étude démontre l'importance \nfondamentale d'intégrer le regard et l'avis d'un géologue à toutes les étapes du processus \ndécisionnel, afin d'en arriver à produire des cartes géologiques plus précises et ayant un \nmeilleur potentiel prévisionnel. \n \nThe decrease in easily accessible/unexplored territories coupled with the increase in field \nmapping expenses creates a growing need to progress toward modern and innovative \nmapping techniques. In parallel, the recent surge in the availability of multi-source \ngeoscience data allows datasets to become increasingly larger and difficult to manage. \nGeographic Information System (GIS) platforms provide powerful tools to integrate, \nanalyse and interpret datasets of diverse nature to produce new geological maps, and to \nupdate aging geological map sets. \nThis study presents the various approaches and limitations surrounding the preparation \nof "new-generation geological maps ", through empirical and mathematical analysis of \ngeoscience data in a GIS environment. The large amount of available remotely sensed \ndata in the Mingan Region (NTS 12L) and the area 's wide range of lithologies and \ncomplex regional structure provide an ideal area for a comprehensive GIS-based study of \nthe geology. \nIntegrated datasets include: i) geological maps (some >50 years old) containing \nlithological and structural data, ii) aeromagnetic and radiometric data, iii) Landsat TM- \n7 and Radarsat-l SAR satellite imagery, iv) air photographs and, v) 2D and 2.5D \ntopographie elevation models. Techniques and approaches developed in this study are \napplied to the evaluation and interpretation of these data sets. Correlation models \nbetween analytic signaIs and geological units are elaborated for each. \nCorrelations are achieved by superposing or combining various images. Our evaluation \nof the different treatment methods shows, for example, that the radiometric flight line \ndata are much more effective at defining boundaries between the geological domains \nthan are the contoured map data. Treatment of the aeromagnetic data shows that certain \ntransformations are more effective at differentiating lithologies, while others are more \neffective for mapping contacts. Evaluation of the radar digital elevation model indicates \nthat variations in topography correlate with different lithologies. Finally, satellite data \nare generally more effective for use in structural interpretation. \nAeromagnetic data modeling and geostatistical analyses assist in identifying limitations \nand deficiencies associated with this type of integration study and help to define ways in \nwhich these may be overcome. As illustrated in this study, the full integration and \nanalysis of existing geoscience data on a GIS platform is the number one step required \nprior to undertaking future targeted geological field mapping. Finally, this study shows \nthe paramount importance of the geologist input at all stages in the decision making \npro cess leading to more precise geological maps with greater predictive potential.

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