Développement technique

5.5.2.1 Calcul et initialisation de la largeur

5.5.2.1.1 Mode de calcul Pour affiner la modélisation de spectres présentant des formes d’ab- sorptions variées, nous avons initialisé automatiquement les profondeurs des différentes gaussiennes. Nous avons aussi cherché à mettre en oeuvre la même démarche pour le deuxième facteur essentiel : les largeurs. Il n’a pas été possible de trouver des relations simples dans le cas des mélanges complexes, notamment en raison du manque de spectres. Nous avons toutefois pu améliorer les modélisations pour les cas les plus simples (cf. §4.4.1.3.2 et 4.4.1.4.2). Cependant, comme le montre la figure 4.30 page 115, les résultats ne sont pas parfaits puisqu’à partir d’un certain taux d’aplatissement, nous pouvons voir que les largeurs finales issues du MGM peuvent être déstabilisées. Cette variation brutale des paramètres finaux est liée au mode de calcul de la largeur servant à l’initialisation.

Ainsi, lorsqu’un spectre est artificiellement aplati, la profondeur et la largeur d’une absorption minéralogique évoluent simultanément (Fig. 5.42). La profondeur que nous recalculons évolue linéai-

Fig. 5.42 – Evolution des profondeurs et largeurs mesurées en fonction du taux d’aplatissement du spectre. Exemple pour le cas d’un spectre d’olivine (Fo91).

rement et est donc directement en rapport avec le taux d’aplatissement. La profondeur initiale d’une gaussienne sera donc toujours liée à la profondeur réelle de l’absorption. A l’inverse, la largeur mesu- rée n’évolue pas de la même façon dans toutes les situations. Il est ainsi possible de distinguer trois comportements différents. Entre 0 et 60% d’aplatissement, la largeur calculée évolue en même temps que la largeur réelle de l’absorption : une relation linéaire unit les deux paramètres. Entre 60 et 70%, la largeur mesurée augmente plus rapidement et cela entraîne une surestimation des largeurs initiales des gaussiennes. Finalement, entre 70 et 95% d’aplatissement, la largeur mesurée reste fixe mais à une valeur toujours supérieure à celle qui devrait exister dans le cas d’une relation linéaire. Finalement, au-delà d’un taux d’aplatissement de 60%, il va exister un décalage entre l’initialisation des gaussiennes et la réalité physique. Comme le MGM est particulièrement sensible à ce facteur, les résultats en seront fortement affectés. Pour limiter cet effet, il pourrait donc être intéressant de calculer le paramètre de largeur à partir de la forme du spectre en utilisant une méthode différente de celle choisie dans cette étude.

5.5.2.1.2 Intérêt de la largeur pour l’initialisation Dans le cas d’un mélange entre une oli- vine et un pyroxène, les profondeurs relatives de chacune des gaussiennes vont varier en fonction de la composition modale. Ainsi, pour des spectres présentant des absorptions similaires en termes de profondeur, si l’olivine domine le mélange, les gaussiennes qui lui sont associées seront plus profondes que celles associées au pyroxène et inversement dans le cas où le pyroxène domine. Cependant, comme nous l’avons vu sur la figure 4.34 page 118, la profondeur mesurée n’évolue pas linéairement en fonction de la composition modale. Il est donc difficile d’utiliser ce paramètre pour l’initialisation.

La figure 5.43 montre qu’il est par contre possible d’obtenir une estimation de la composition mo- dale du mélange à partir de la largeur mesurée. L’intérêt de ce paramètre est qu’il semble indépendant

Fig. 5.43 – Rapport entre la largeur mesurée et la position du minimum de réflectance, dans le domaine à 1 µm, par rapport à la composition du mélange olivine-pyroxène. En bleu la série Oli- vine/Orthopyroxène (RELAB) et en rouge les spectres Olivine/Clinopyroxène (Oman).

5.5 Conclusion et perspectives

Fig. 5.44 – Evolution des profondeurs et largeurs mesurées en fonction du taux d’aplatissement pour des spectres de mélange entre une olivine et un orthopyroxène. Les trois courbes représentent des teneurs en olivine dans le mélange de respectivement 25, 50 et 75%.

du type de pyroxène (i.e. orthopyroxène ou clinopyroxène) et du type de spectre (i.e. laboratoire ou naturel). En effet, l’olivine est le minéral qui engendre une absorption large et, lorsque la proportion de pyroxène dans le mélange augmente, son absorption est moins marquée et la largeur mesurée dimi- nue alors progressivement. Toutefois, comme pour le cas de l’olivine seule décrit dans le paragraphe précédent, la largeur mesurée est dépendante du taux d’aplatissement (figure 5.44). Elle va présenter de la même manière deux phases distinctes : une augmentation quasi-linéaire puis une rupture brusque à partir de laquelle elle va être fixe pour les spectres les plus plats. Nous pouvons aussi voir que la largeur mesurée est directement dépendante de la composition modale du mélange. Plus la proportion d’olivine augmente, plus la valeur moyenne de la largeur est élevée.

Au final, il est donc clair que la largeur de l’absorption joue un rôle important sur la modélisation, au même titre que la profondeur. Il apparaît aussi qu’elle peut fournir une indication particulièrement intéressante sur la composition modale du mélange. Cependant, comme la largeur mesurée est fonction à la fois de ce dernier paramètre et de l’aplatissement du spectre, la méthode de calcul que nous avons choisie ne permet pas d’établir un lien avec les paramètres d’initialisation à affecter à chacune des gaussiennes. Durant cette thèse, il n’a pas été possible de trouver une solution pour contourner ce problème.

5.5.2.2 Les autres voies à explorer

En plus du calcul de la largeur, plusieurs évolutions de notre procédure sont envisageables pour améliorer les modélisations. En l’état actuel, les gaussiennes ont des contraintes faibles et sont donc totalement libres. Du point de vue de la profondeur, cela implique donc qu’elles peuvent éventuellement devenir positives au cours des itérations successives. S’il s’agit d’une des gaussiennes supplémentaires (i.e. atmosphériques ou ”650”) et que celle-ci correspond à une absorption trop faible, le fait qu’elle devienne positive peut fausser la détermination du continuum qui coupera alors le spectre. La modé- lisation des gaussiennes minéralogiques en sera alors affectée. De même, nous avons vu que les roches

naturelles contenant à la fois de l’olivine et du pyroxène peuvent être modélisées avec des gaussiennes minéralogiques légèrement positives (cf. §5.4.2.2). Dans tous les cas, cela affecte ensuite la capacité du MGM à retrouver les caractéristiques chimiques des minéraux concernés. Pour éviter ce genre de situations, une solution serait de forcer ces gaussiennes à rester négatives.

Une autre piste essentielle est l’évolution combinée des gaussiennes. Nous savons en effet que les différentes absorptions d’un même minéral sont liées. Par exemple, si la profondeur de la gaussienne à 1 µm d’un pyroxène augmente, alors celle à 2 µm va augmenter proportionnellement. De même, les trois gaussiennes de l’olivine se déplacent en même temps vers les plus hautes longueurs d’onde lorsque la teneur en fer augmente. Actuellement, chaque gaussienne évolue indépendamment des autres au cours de la modélisation. En forçant le MGM à lier leurs évolutions au cours de la déconvolution les résultats seraient donc plus près de la réalité physique et beaucoup plus précis.

6

Sommaire

6.1 Introduction . . . 189

6.2 Jeu de données . . . 189

6.2.1 Caractéristiques de l’instrument OMEGA . . . 189

6.2.2 Préparation des données . . . 190

6.2.2.1 Pré-traitement . . . 190

6.2.2.2 Construction de la mosaïque . . . 191

6.3 Analyses de spectres ponctuels . . . 194

6.3.1 Analyse en Composantes Principales (ACP) . . . 194

6.3.2 Procédure automatique . . . 195

6.4 Analyse spatiale : détection des minéraux mafiques . . . 197

6.4.1 Vérifications préalables . . . 197

6.4.1.1 Dynamique mesurée du creux d’absorption à 1 µm . . . 197

6.4.1.2 Retrait des pixels ayant un fort résidu quadratique (rms) . . . 199

6.4.2 Résultats de la procédure automatique : aspect cartographique . . . 199

6.4.2.1 Configuration Ol-Cpx et gaussienne positive . . . 199

6.4.2.2 Configurations validées et minéralogie dominante . . . 204

6.4.2.3 Variation de la composition modale . . . 210

6.5 Composition chimique . . . 213

6.5.1 Olivine . . . 213

6.5.2 Pyroxènes . . . 214

6.5.2.1 Diagramme d’Adams et unités lithologiques . . . 214

6.5.2.2 Compositions chimiques des pyroxènes seuls . . . 216

6.6 Apport à la compréhension géologique de la région de Syrtis Major . . . . 217

6.6.1 Composition modale . . . 218

6.6.1.1 Caractérisation par la spectroscopie visible et proche-infrarouge . . . 218

6.6.1.2 Comparaison avec l’infrarouge thermique . . . 220

6.6.1.3 Proportion d’olivine dans les laves de Syrtis Major . . . 222

6.6.2 Composition chimique . . . 224

6.6.2.1 Pyroxènes . . . 224

6.6.2.2 Olivine . . . 226

6.6.3 Résultats spectroscopiques et pétrologie . . . 228

6.6.3.1 Composition des augites : intérêt du mélange à trois composants . . . 228

6.6.3.2 Cohérence avec l’information pétrologique et implication . . . 230

6.6.4 Ce qui pourrait avoir un impact sur la caractérisation des unités lithologiques . 232 6.7 Conclusion . . . 234

6.2 Introduction

6.1

Introduction

Dans ce chapitre, nous allons présenter les résultats que nous avons obtenu sur le bouclier volcanique martien Syrtis Major. Le contexte de cette région a été décrit au préalable dans le chapitre 2 section 2.4 page 32. La première partie va décrire les caractéristiques de l’instrument OMEGA et les données utilisées. Nous nous intéresserons ensuite à l’analyse de spectres extrêmes obtenus par l’analyse en composantes principales de la couverture régionale réalisée. Après avoir détaillé les résultats de la procédure pour des spectres ponctuels, nous passerons à l’aspect cartographique de l’ensemble de la mosaïque. Nous interpréterons les résultats en termes de caractérisation de la composition chimique des minéraux. Nous terminerons le chapitre par une synthèse interprétative et une mise en perspective des apports de notre étude sur cet édifice volcanique vis-à-vis de l’état des connaissances actuelles dans la littérature.