线性构造反映了地壳的底层组构，是塑造区域地质演化的深部构造过程的地表表现（Ramli et al., 2010）。构造和岩性制图构成了地质制图的基础，支撑着矿产勘探和采矿活动。理解矿产资源起源和分布需要对宿主地质单元的结构框架进行全面分析。识别矿区内主要构造事件及其时间关系有助于开发成矿遗传模型。此外，详细的区域构造地质知识为该地区的地质历史提供了关键见解，能够重建古地理和古气候条件（Negredo et al., 2007）。
鉴于高效和准确地质制图的必要性，利用卫星图像、计算算法和专用软件开发现代化技术变得越来越重要。然而，由于在不同空间分辨率下获取的数据集之间空间谱和光谱特性的变化，在遥感数据中识别线性特征仍然具有挑战性（Farahbakhsh et al., 2020; Wang, 1993）。因此，提取地质线性构造等线性特征（Elmahdy et al., 2021; Han et al., 2018; Hashim et al., 2013; Skakni et al., 2022）促使了许多算法方法的发展（例如，Saidi et al., 2020）。
地质线性构造，包括断裂、岩脉、剪切带和褶皱，代表了下伏结构不连续性的表现。这些特征对于矿产勘探尤为重要，因为热液矿化经常与断裂和剪切带等线性和曲线结构要素有关（Kusky and Ramadan, 2002; Manuel et al., 2017; Pour and Hashim, 2014）。除矿物学意义外，线性构造在水文地质调查（Bhuiyan, 2015; Takorabt et al., 2018）和构造研究（Arian and Nouri, 2015; Masoud and Koike, 2006）中也起着至关重要的作用。断裂、岩脉和剪切带是识别结构域、分析变形模式、划定地质边界和定位矿化带的关键标志（Glasser and Ghiglione, 2009; Pour and Hashim, 2014）。
遥感数据现在是地质制图中不可或缺的，能够快速调查大面积区域，更好地区分岩性单元，并检测可用于构造解释和勘探的结构。在北非，多项研究已证明结合 Landsat-8 操作陆地成像仪（OLI）、哨兵 -2、ASTER 全球数字高程模型（ASTER-GDEM）和合成孔径雷达（SAR）数据的多源方法在改进岩 - 构造制图方面的有效性（例如，Adiri et al., 2017; Bentahar et al., 2020; Elaaraj et al., 2022, 2024; Moussaoui et al., 2023），其中光学和雷达数据的结合提高了结果的准确性和可解释性。
在缺乏显著沉积物或风化壳覆盖的地区，矿床通常聚集在深部地壳断裂系统沿线（Hein et al., 2013; Lund et al., 2011）。控制此类深部地壳不连续性上热液矿床沉积的结构机制仍是活跃的研究领域。虽然有些作者将矿化定位主要归因于断裂弯曲，但另一些人强调断裂交汇（Arian and Nouri, 2015; Lund et al., 2011）；在大多数情况下，这两种结构配置都可能促成成矿作用。因此，识别和绘制地质线性构造对于将地表结构表现与下伏不连续性联系起来至关重要，从而支持矿产预测建模（例如，Hajaj et al., 2024）。遥感技术的最新进展大大提高了利用多种数据集和分析方法检测和分析地质线性构造的能力；因此，与传统的费时、主观且依赖操作员专业知识的手动方法相比，自动化方法越来越受到青睐（Masoud and Koike, 2006）。
在此背景下，本研究通过应用多源遥感技术调查了毛里塔尼亚塔奥代尼盆地内里沙特构造的结构框架。主要目标是半自动提取和绘制结构线性构造，并分析其与岩浆岩分布的关系，以改善对该克拉通内部区域区域动力学过程的理解。利用光学、合成孔径雷达和高程数据集，特别是哨兵 -1A、哨兵 -2、Landsat-8 OLI 和 ASTER-GDEM，以增强线性构造制图的准确性、一致性和解释清晰度，这是构造地质研究的必要组成部分。本研究还强调了数据源类型对提取线性构造精度和可解释性的影响，突出了其在类似区域自动化地质分析中的关键作用。全文中，“线性构造”一词指可能具有地质起源的可制图线性或曲线地表特征；“断裂”一词仅在有独立地质证据（已发表制图或野外观察）支持该解释时使用。
