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Mapping and Spatial Analysis of Socio-economic and Environmental Indicators for Sustainable Development pp 63–69Cite as

Assessment Approach for the Automatic Lineaments Extraction Results Using Multisource Data and GIS Environment: Case Study in Nefza Region in North-West of Tunisia

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Part of the book series: Advances in Science, Technology & Innovation ((ASTI))

Abstract

Remote sensing technology has long been applied in many fields of studies, especially in structural geology and mineral exploration, where remote sensing is useful for lineaments and structural feature extraction. In this study, Landsat ETM-7 satellite data have been used and band-8 is proved to be the most suitable band in automatic delineation. The automatic lineament extraction process has been carried out with LINE module of “PCI Geomatica” based on automatic detection algorithms. The lineaments analysis is conducted through the study of geospatial information incorporating the length, density, and direction of lineaments in order to acquire knowledge about the characteristics and proprieties of the geological structures. The purpose of this work is to evaluate the result of the automatic lineament extraction method and therefore to investigate its ability to give real results in comparison with the fault map.

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Authors and Affiliations

  1. LR14ES03 Geotechnical Engineering and Georisk Laboratory, National School of Engineering of Tunis, University of Tunis El Manar, BP. 37, le Belvédère 1002, Tunis, Tunisia

    Slimene Sedrette & Noamen Rebai

Authors
  1. Slimene Sedrette
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  2. Noamen Rebai
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Corresponding author

Correspondence to Slimene Sedrette .

Editor information

Editors and Affiliations

  1. National Engineering School of Tunis, Tunis, Tunisia

    Noamen Rebai

  2. Geopac Research Center, Scientific Institute, Mohammed V University of Rabat, Rabat, Morocco

    Mohamed Mastere

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Sedrette, S., Rebai, N. (2020). Assessment Approach for the Automatic Lineaments Extraction Results Using Multisource Data and GIS Environment: Case Study in Nefza Region in North-West of Tunisia. In: Rebai, N., Mastere, M. (eds) Mapping and Spatial Analysis of Socio-economic and Environmental Indicators for Sustainable Development. Advances in Science, Technology & Innovation. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-21166-0_6

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