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Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : https://hdl.handle.net/20.500.12177/13321
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dc.contributor.advisorManguelle-Dicoum, Eliézer-
dc.contributor.advisorGouet, Hervé Daniel-
dc.contributor.authorMbassi Ombe, André Marie-
dc.date.accessioned2026-06-27T10:00:42Z-
dc.date.available2026-06-27T10:00:42Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12177/13321-
dc.description.abstractLa cassitérite est un minéral incontournable dans les nouvelles technologies car, elle contient l’étain qui est très utilisé dans l’industrie moderne pour la fabrication des composants électroniques des véhicules et de la robotique. Au Cameroun, la cassitérite est exploitée dans le Mayo-Darlé et la localisation de nouveaux sites potentiellement riches reste encore un véritable problème. L’objectif de ce travail est de localiser et cartographier les zones qui disposent un fort potentiel en cassitérite dans la zone d’étude. Pour se faire, les données utilisées dans le cadre de ce mémoire sont essentiellement les données cartographiques (carte topographique, carte géologique) et des images satellitaires (SRTM, ASTER) issues de la télédétection. Le modèle de prédiction utilisé est la méthode d’analyse multicritère (AMC) développée par Shaban et al. (2001). Ce modèle est basé sur l’étude des relations entre les facteurs spatiaux contrôlant la potentialité en cassitérite. Parmi ces facteurs, cinq (05) ont été retenus sur la base des travaux antérieurs : ce sont la pente, l’altitude, la densité de fracturation, la densité de drainage et la courbure du relief. L’intégration de la répartition spatiale des différents facteurs dans un SIG a permis de modéliser la distribution spatiale de la potentialité en cassitérite. L’AMC a permis, sur la base des connaissances connues, d’attribuer des poids à chaque facteur contrôlant la potentialité en cassitérite. Ces cinq classes de potentialités en cassitérite ont été identifiées en : très faibles, fables, moyenne, fortes et très fortes. Les classes très faibles représentent 27,24% ; faibles 24,77% ; moyennes 24,26% ; fortes 18,25% et très fortes 5,47%. Les résultats obtenus ont été validés en superposant les sites potentiellement riches avec les coordonnées des sites d’exploitation en cours dans la zone d’étude. L’AMC offre une bonne précision. La carte obtenue peut aider ainsi les décideurs à choisir les sites appropriés pour la réalisation des travaux d’exploitation de la cassitérite.fr_FR
dc.format.extent95 p.fr_FR
dc.publisherUniversité de Yaoundé Ifr_FR
dc.subjectModèle Numérique de Terrainfr_FR
dc.subjectCassitéritesfr_FR
dc.subjectAnalyse multicritèrefr_FR
dc.subjectMayo-Darléfr_FR
dc.subjectAdamaoua-Camerounfr_FR
dc.subjectTélédétectionfr_FR
dc.subjectSIGfr_FR
dc.titleModèle numérique de terrain et application dans la recherche de la cassitérite dans le Mayo-Darle (Adamaoua-Cameroun)fr_FR
dc.typeThesis-
Collection(s) :Mémoires soutenus

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