Mille excuses messieurs pour mes imprécisions. C'est que je pensai pas que ma première question allez modifier tout mon code. Mais au vue des conseils de N_baH j'ai détaillé mon objectif sans toutefois ajouter trop d'informations qui me semblées peu intéressantes pour vous (je me trompais :aie:). Donc Je vais essayé d'être plus précis:
je suis cartographe (étudiant) et je fais une étude sur l'occupation de mon sol à travers l'étude d'images Raster (inverse du vecteur) issu d'un satellite (Landsat 7) ces images contiennent l'information des objets au sol dans 7 couleurs (bandes spéctrales) Indigo Rouge Vert Bleu / Proche IR / Moy IR / L IR.
Chaque pixel de mon image représente une surface au sol de 30 mètres par 30 mètres. Le logiciel que j'utilise me créé suivant ma demande une "signature" courbe (7 fois l'information contenu dans l'adresse du pixel contenu dans les 7 images) de l'objet au sol.
Toutefois cette signature est une moyenne des objets présents au sol. Car dans 900 mètres carrés il peu y avoir des champs, des arbres, des bâtiments ou un mélange de tout ça. Par conséquence je demande au logiciel de réaliser une étude statistique du comportement de ces points (iso-data : ou analyse multi-variés) suivant des masques ou groupe de pixels (supposition après étude visuelle "caractérisation visuelle" ) de champs, villes,... Toutefois vu que c'est la première passe (comme une photo qu'on zoom à fond et qui pixellise), on distingue pas bien certains petits éléments, on englobe des classes qui ne vont pas ensemble. un champs dans une ville ou inverse....
Le logiciel quant à lui est capable de réaliser autant de signatures que de comportements statistiques (1/3 de champs dans pixel ville,... 1/2 de champs dans pixel ville...) il me restitue donc ces informations sous forme de courbes (les 55 de mon exemple je pourrais en demander 2000 pour avoir des signatures parfaites). Toutefois jusqu'a présent on compare à l'oeil les ressemblances entre courbes (D'où mon souhait d'automatiser le processus) car peut être (et c'est sur) que ce que j'ai placé en ville est un champs, et ce que j'ai placé en eau est un champs d'où la recherche de concordance pour après réaliser un reclassement (regroupement de courbe similaire) eau ville champs approximativement 12 classes. Pour augmenter les écarts et réduire les erreurs d'appréciation on utilise du multi-saison (deux dans mon cas). Car un champs de vigne en hiver se comporte (au niveau spéctrales) pareil qu'un champs de navet la différence est en été d'où l'étude après concordance de la première courbe hiver de la deuxième courbe été. Les 5% en plus et moins sont le seuil maximum d'impureté pour comparer les courbes dû à un mélange léger entre classe (si sur 900 m2 de ville j'ai 45m2 de pelouse ça reste un centre ville sinon ça devient peut être un lotissement moins dense plus de jardins)
j'espère que c'est plus clair. ci-joint courbes.txt avec les +-5% par courbes Merci de votre attention. :)