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#1 Tue 13 February 2001 17:31

Claude MONTEIL
Invité

pb de classification ?

bonjour a tous,

en utilisant un logiciel SIG leader du marche (pour preserver un certain anonymat, puisque la plupart des logiciels de SIG se proclament tels), j'ai observe un bien curieux probleme lors de l'affichage de la repartition d'une variable continue (un total variant de 84 000 a 696 000) sur l'ensemble d'un territoire (les differents departement d'un pays) sous forme de 5 classes avec des bornes arrondies a 10 000 pres (80 000-120 000, 120 000-220 000, 220 000-330 000, 330 000-450 000, 450 000-700 000). Un des departements se trouve affecte a la classe 80 000-120 000, alors meme que sa valeur attributaire vaut 124 700.

Le support technique du dit SIG m'indique avec fermete que c'est tout a fait normal (cf. echanges de courriers ci-dessous), mais je persiste a considerer que c'est totalement errone.

Qu'en pensez-vous ? Avez-vous observe ce phenomene sur votre propre logiciel de SIG ?

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Support SIG :
vous declarez un intervalle de valeurs [80 000;120 000] avec un facteur d'arrondi de 10 000, le departement avec sa valeur de 124 700 est donc bien inclus dans la bonne classe, puisque la valeur arrondie est bien 120 000.

Moi :
Ce qui doit etre arrondi, c'est UNIQUEMENT la borne de la classe, pas la valeur attributaire des entites !!! Je comprends donc maintenant d'ou vient l'erreur, mais ca reste fondamentalement une erreur, non pas de programmation, mais de conception de l'algorithme de classification. Comment faire pour le remplacer ?

Support SIG :
Vous avez dit: Ce qui doit etre arrondi, c'est UNIQUEMENT la borne de la classe, pas la valeur attributaire des entites !!!  C'est faux, il est meme bien indique Arrondir les Valeurs a:

Moi :
... oui ... arrondir les valeurs des BORNES DES CLASSES, pas celle des attributs des entites ! D'ailleurs, quand on visualise la table attributaire, les valeurs des attributs ne sont pas arrondies (et heureusement !!!) ; c'est la legende qui depend des attributs, et pas l'inverse ; indiquer en legende une couleur pour la classe 80 000-120 000 signifie bien ce qui est ecrit, et non pas 75 000-125 000 comme le fait SIG. Je persiste donc a penser que la maniere dont est implementee la colorisation des legendes est erronee ; je souhaiterais que vous reconnaissiez ce fait afin de pouvoir m'indiquer comment y remedier.

Moi :
sans autre nouvelles depuis nos echanges d'il y a quelques jours, dois-je considerer que votre reponse constitue la position definitive de (concepteur de SIG) sur la question posee ? (auquel cas, j'essaierai de soumettre ces questions a d'autres utilisateurs pour tenter de clarifier totalement ce sujet).

Support SIG :
Les donnees ne sont en aucun cas modifiees pour la representation. Lorsque vous representez une valeur egale a 124 700 avec un mode de representation utilisant un arrondi a 10 000, la valeur
124 700 est alors arrondie a 10 000 pres par defaut, donc 120 000.
Ainsi la valeur arrondie que SIG va utiliser est donc bien 120 000.
Ainsi, SIG reechantillonne d'abord les valeurs a representer puis definit ensuite les bornes des classes.

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#2 Tue 13 February 2001 17:32

Laurent Jégou
Invité

Re: pb de classification ?

Je crois qu'on l'a tous reconnu : c'est Mapinfo !

En effet, il semble qu'ils aient une definition tout a fait
particuliere de l'arrondi.

Si je puis me permettre, puisqu'on parlait de semiologie tout recemment, la
methode de cartographie preconisee pour les variables continues est le symbole
proportionnel, mais comme Mapinfo (comme quasiment tous les autres) est
incapable
de realiser de vrais symboles proportionnels a leur surface... (sauf a
tchaoupiner avec
Mapbasic).
*******************
Laurent JÉGOU

 

#3 Tue 13 February 2001 17:33

Olivier Louy
Invité

Re: pb de classification ?

Bonjour a tous,

Juste une petite question par curiosite:
Qui fait encore une etude de ses donnees avant de choisir une methode de
discretisation dans le cadre d'une application SIG?
C'est a dire en bref:
1) Monter un tableau des donnees thematiques qui sera relie a la geobase
(histogramme de distribution de frequence des donnees)
2) Discretisation des donnees
3) Etude comparative de methode de discretisation

Merci

Meilleures salutations

Olivier Louy

 

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