A Decision-Tree Approach to Mineral Potential Mapping in Snow Lake Area, Manitoba

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Abstract
Pour localiser les secteurs susceptibles de renfermer des gisements de métal commun dans la région de Snow Lake, au Manitoba, les auteurs ont utilisé l'arbre de décision comme méthode d'analyse. Une base de données formée à partir de cartes de données géophysiques, géochimiques et géologiques, de données de télédétection et de cartes de gisements minéraux a été créée à l'aide d'un système d'information géographique (S.I.G.). Par ailleurs, un fichier des attributs a été créé à partir de plusieurs cartes superposées, où les polygones nouvellement créés étaient les registres ou les cases et les cartes, les variables. Ce fichir des attributs a été rapatrié dans un progiciel de conception d'arbres de décision. Au cours de l'analyse, l'ensemble des données a été divisé de façon récursive en sous-ensemble exhaustifs mutullement exclusifs qui décrivent la variable de réponse de la façon optimale. A partir des données de Snow Lake, on a traité la présence ou l'absence de gisements de métal commun dans chacun des polygones comme la variable de réponse catégorique, tandis que les valeurs magnétiques et les valeurs de gravité, les untiés lithologiques et la proximité de contacts de formations particulières ont été utilisées comme variables de prédiction. Les résultats de l'analyse se sont traduits par une structure arborescente reliée à un ensemble de règles de décision. A chaque noeud de l'arbre correspond une règle définissant une classe ou un sous-ensemble des polygones. La distribution spatiale de ces sous-ensembles a été cartographiée à l'aide du S.I.G. de façon à mettre en relief les secteurs renfermant des taux et des types variés de gisements potentiels de métal commun. L'arbre de décision est un type d'analyse de données exploratoire qui ne nécessite pas l'établissement d'hypothèses bayesiennes ou d'hypothèses rencontrées dans les modèles linéaires.