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Semi-Automatic Fracture Mapping Using Cellular Neural Networks Applied to alos palsar 2 images of the Western Highlands of Cameroon

引用

International Journal of Geosciences 2021年第11期12卷 1055-1069页

作者： Valère-Carin Jofack Sokeng Benjamin N’gounou Ngatcha Fernand Koffi Kouame Jean Homian Danumah Lucette Akpa You Unité de Recherche et d’Expertise Numérique Université Virtuelle de C&#244 te d’Ivoire Abidjan C&#244 te d’Ivoire Centre Universitaire de Recherche et d’Application en Télédétection Abidjan C&#244 te d’Ivoire Laboratoire Mixte International en Sciences de l’Eau (LAMISE) Université de Ngaoundéré Ngaoundéré Cameroun

In Cameroon in general and in the Highlands of Cameroon in particular, there is no fracture map since its realization is not easy. The region’s harsh accessibility and climatic conditions make it difficult to carry out geological prospecting field missions that require large investments. This study proposes a semi-automatic lineament mapping approach to facilitate the elaboration of the fracture map in the West Cameroon Highlands. It uses neural networks in tandem with PCI Geomatica’s LINE algorithm to extract lineaments semi-automatically from an alos palsar 2 radar image. The cellular neural network algorithm of Lepage et al (2000) is implemented to enhance the pre-processed radar image. Then, the LINE module of Geomatica is applied to the enhanced image for the automatic extraction of lineaments. Finally, a control and a validation of the expert by spatial analysis allows elaborating the fracture map. The results obtained show that neural networks enhance and facilitate the identification of lineaments on the image. The resulting map contains more than 1800 fractures with major directions N20° - 30°, NS, N10° - 20°, N50° - 60°, N70° - 80°, N80° - 90°, N100° - 110°, N110° - 120&#

关键词： Fracture Map Lineament Mapping Cellular Neural Networks Highlands of Cameroon alos palsar image

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