FORUM DU LOGICIEL PRISM

Photométrie de l’étoile variable HT CAS.

Un groupe d’amis qui font de la photométrie sur des étoiles variables m’ont demandé d’expérimenter la performance de PRiSM sur cette étoile.

J’obtiens avec PRiSM exactement la même forme de courbe.

Voici quelques questions :

1-La courbe est décalée d’environ +0.25 magnitude. Est-ce possible d’utilité le catalogue de l’AAVSO?

2-Est-il possible de générer des rapports pour AAVSO.


3-Chaque point de la courbe indique un écart de lecture, c’est une petite ligne verticale sur le point, cet écart est constant pour tous les points de la courbe générée par PRiSM. Par contre sur la courbe AIP4WIN l’erreur de lecture est plus grande lors de la descente et de la remonté de la luminosité de l’étoile, sur la deuxième remonté l’écart persiste sur une grande période, selon se qu’on me dit la courbe de AAVSO dit juste? Cette différence peut-elle être due à la méthode de calcul de l’erreur de lecture de PRiSM?

Merci et bonne soirée!

Denis St-Gelais

Les calculs d'incertitude sont complexes.
Cependant je ne comprends pas pourquoi l'incertitude avec l'autre logiciel se met a s'agrandir autant.
Donc c'est sur ta courbe verte qui m'interroge.

Sur la courbe verte, le calcul d'incertitude est recalculé en fonction de la mesure elle même. il n'est pas étonnant quelle varie pas mal, car l'etoile variable a quand même une variabilité de 1.6mag!!
De plus, on voit que le calcul d 'incertitude est aussi calculé de manière continue, par exemple en prenant en compte les 10 mesures avant et après. ca permet de prendre en compte une erreur de mesure qui peut varié en fonction des variations de la nuit (hauteur de l'objet, variation du seing...)

Sur la courbe verte, le calcul d'incertitude est recalculé en fonction de la mesure elle même.

Ce qui veut dire ? Mathématiquement ?

De plus, on voit que le calcul d 'incertitude est aussi calculé de manière continue, par exemple en prenant en compte les 10 mesures avant et après. ca permet de prendre en compte une erreur de mesure qui peut varié en fonction des variations de la nuit (hauteur de l'objet, variation du seing...)

10 mesures avant et apres ?
?? Je ne te suis pas.
Il serait bien de parler avec des formules mathématiques, ca sera plus clair.

En ce qui concerne PRISM, il y a une courbe qui donne l'incertitude en fonction de la magnitude, en prenant en compte toutes les images et toutes les etoiles.
Et ca marche très bien, puisque l'incertitude augmente avec la magnitude.

La on voit que l'incertitude explose pour une baisse que 1.6 mag, pas de 5 mag.

Le calcul des incertitudes peuvent varier selon une vision ou un autre , on dirait

https://fr.wikipedia.org/wiki/Propagati ... certitudes

laquelle est la meilleure ? c'est difficile a dire sans avoir les algo de l'autre logiciel.

Cyril, je sais que tu as très bien compris ce que je veux dire:-). Une incertitude, ce n'est pas forcement la même toute la nuit, et elle varie en fonction de la magnitude de l'objet lui même. Il n'y a rien de nouveau.
Une variation de 1.6 mag peut fait couramment varier l'incertitude par exemple de 0.01mag à 0.02 ou 0.03mag. La courbe d'incertitude en fonction de la mag est loin d'être une constante. Elle est simplement calculé pour chaque mesure de l'objet et pas sur la moyenne de la mag de l'objet sur la nuit.
Quand à ca variation dans le temps, c'est simplement une réalité. En fonction de la hauteur de l'objet, ou des variations du seing, du passage de nuages etc... le bruit de mesure n'est pas le même. Donc l'incertitude est calculé avec un temporel plus court. par exemple sur 10 mesures avant et après, ou + ou - une heure.
Tout ca utilise les mêmes formules de calcul, mais avec des contraintes différentes.

A plus!

Bonjour,

Il existe en effet différentes approches pour estimer l'incertitude d'un processus de mesure.

Comme l'indique Cyril, la fonction de Prism "Photométrie sur une série d'images" quantifie l'incertitude de mesure par une méthode purement statistique (évaluation de Type A selon le GUM) en calculant les écarts-types des courbes de lumières de toutes les étoiles présentes dans la série d'images pour lesquelles sont associées une magnitude relative au catalogue sélectionné. Cette méthode permet d'estimer une incertitude moyenne selon la magnitude mesurée de l'objet. Elle suppose un nombre suffisant d'étoiles représentatives dans les images pour établir le modèle de correspondance Ecart-type = f(Magnitude). Les résultats obtenus avec cette méthode sont globalement cohérents en ordre de grandeur mais ne permettent pas de prendre en compte certains phénomènes localisés (temporellement et spatialement) dans la série d'images (le modèle établi est générique).

D'autres logiciels permettent de quantifier l'incertitude de mesure par une méthode plus descriptive du processus de mesure en évaluant les facteurs d'influence principaux (évaluations de Type A ou B selon le GUM) et en les propageant selon une loi mathématiques définie pour obtenir une incertitude composée. Cette méthode permet de calculer une incertitude pour chaque objet mesuré et pour chaque images. Elle permet ainsi de prendre en compte les phénomènes locaux (variation ponctuelle du rapport signal/bruit dans la série d'images par exemple) mais nécessite une loi de propagation correctement établie (et judicieusement élargie) sous peine d'obtenir des résultats parfois aberrants.


Romain

Je suis d'accord avec Romain.
je préfère ce qui est fait actuellement dans Prism (Type A selon le GUM)
Qd je l'ai implémentée, je l'ai trouvée assez belle et efficace.

mais c'est un problème compliqué

L'autre méthode me semble trop aléatoire et un peu genre recette de cuisine

Bonsoir,

Je suis avec intérêt cette discussion.
Il y a un document, une référence, quelque chose qui explique l'implémentation de la méthode dans Prism ?

Je n'ai pas compris complètement:

Méthode 1:
1) Pour chaque étoile de référence, on mesure l'écart-type de cette étoile de référence sur toute la série.
2) Cela permet d'avoir un graphe de l'écart-type en fonction de la magnitude de l'étoile de référence.
3) On applique ensuite (interpolation) l'écart-type pour l'objet variable en fonction de sa magnitude.

Ou bien

Méthode 2:
1) Pour chaque étoile de référence, on mesure l'écart-type de cette étoile de référence sur toute la série.
2) On fait la moyenne de ces écarts types et ce sera l'incertitude sur l'objet variable

Si c'est la méthode 1, pourquoi alors sur le graphique posté en début de ce sujet, on n'a pas une variation de l'incertitude de l'étoile variable quand justement la magnitude augmente (la longueur de la barre d'erreur me semble identique sur tous les points) ?
Si c'est la méthode 2, l'incertitude n'est pas corrélée à la magnitude de l'objet variable. Ce que je veux dire c'est qu'on a une incertitude calculée sur des étoiles de références. Et ensuite, que l'objet variable ait une magnitude petite (objet brillant) ou grande (objet peu lumineux), alors on aura la même incertitude. Ce qui me gêne pour le coup (un objet peu lumineux a une incertitude de mesure plus grande qu'un objet brillant). A noter que l'on peut arranger ça en prenant des étoiles de références dont la magnitude n'est pas trop éloignée de l'objet variable. Reste à définir le "pas trop éloignée".

Marc

Marc, le calcul d'incertitude codé dans la fonction de Prism "Photométrie sur une série d'images" se rapproche de la Méthode n°1 que tu décris mais en utilisant toutes les étoiles extraites dans la série d'image. De mémoire, un fit par polynôme de degré 12 est appliqué sur le graphique "Rms - Magnitude" pour déterminer l'erreur moyenne en fonction de la magnitude mesurée.

Comme je l'ai déjà indiqué, cette méthode représente l'incertitude moyenne que le processus de mesure permet d'atteindre sur l'ensemble de la série d'images pour un objet de magnitude considérée mais elle ne permet pas de discriminer les potentielles variations des facteurs d'influences qui peuvent se produire au cours de l'observation (dégradation du rapport signal/bruit par exemple).

Sur la courbe bleu postée dans le premier message, on constate que la dispersion des mesures augmente sur le dernier tiers de la série alors que les incertitudes n'augmentent pas. L'augmentation de la dispersion des mesures est sans doute due à une dégradation du rapport signal/bruit de l'objet mesuré et/ou des étoiles étalons (défaut de suivi, augmentation du seeing, diminution de la hauteur ou de la transparence du ciel...). Cet exemple montre qu'il est nécessaire de prendre en compte cet indicateur pour estimer correctement l'incertitude de chaque mesure (image par image, objet par objet).

L'idéal serait donc peut être de pondérer cette incertitude moyenne définie selon la magnitude de l'objet par le rapport signal/bruit de l'objet et des étoiles étalons pour chaque images mesurées. Mais comme tu le dis Cyril, c'est très complexe et il faut prendre garde à ne pas tomber dans la recette de cuisine

Un peu de lecture (en français !) sur le sujet : lien

Je remercie tous ceux qui ont participé à cette enrichissante discussion, plusieurs de mes amis ont suivi avec grande attention vos échanges, et je vous remercie!

Avez-vous des réponses pour les questions 1 et 2 ?

Bonne soirée!

Denis