“Exploration du système martien par spectroscopie sur plasma induit par laser et spectroscopie infrarouge” par Gaël David (LESIA)

Les conditions environnementales passées de la surface de Mars sont accessibles à travers les enregistrements géologiques de la planète, et notamment via les minéraux d’altération qu’ils contiennent. Ces phases secondaires peuvent constituer de véritables marqueurs géochimiques des conditions durant l’altération aqueuse. L’instrument ChemCam, à bord du rover Mars Science Laboratory (Curiosity) est le premier instrument de spectroscopie sur plasma induit par laser (LIBS) déployé à la surface de Mars. Il offre un moyen inédit de caractériser in situ et à une échelle d’analyse submillimétrique, la composition chimique de la surface de la planète. Durant ce séminaire, je vais présenter mes travaux réalisés avec cet instrument sur la ride de Vera Rubin. Cette unité est associée à une forte signature spectrale d’hématite depuis l’orbite. Son étude avec ChemCam a permis de mieux appréhender son mécanisme de formation, en mettant en évidence une mobilité du fer durant la diagenèse, en lien avec des processus d’oxydo-réduction.
La seconde partie de ce séminaire portera sur la préparation de la future mission MMX (Martian Moons eXploration), dont le décollage est prévu en 2026, et qui embarquera le spectro-imageur infrarouge MIRS. Cet instrument aura pour but d’étudier la composition de la surface des deux lunes de Mars, Phobos et Deimos. Durant ce séminaire, je présenterai mes travaux, dont l’objectif est de préparer l’interprétation des futures données de l’instrument de vol. Ces travaux comportent un aspect calibration scientifique des observations avec le développement d’un modèle de correction thermique des données, mais également des expériences de laboratoire afin de simuler les effets d’altération spatiale sur des phases minérales potentiellement présentes à la surface de Phobos et de Deimos. Ces expériences permettront de mieux contraindre la composition minéralogique des lunes martiennes à partir des données MIRS.