Ajouter la couche relief orienté et une échelle d'openness fixe

Nouvelle visualisation relief_oriente : une image RGB unique qui fusionne
l'openness positive locale (MNT détendancé σ 10 m, rayons 5/10/20 m,
16 directions) portée par la clarté CIELAB et l'orientation des pentes
portée par la teinte. Échelle log fixe et support de 40 m sous la bande
de raccord de 100 m : dalles jointives. Calcul sur grille décimée à 0,8 m,
noyau dédié (CuPy RawKernel, numba parallèle, repli numpy) et colorisation
par table L* × teinte : ~8 s par dalle sur CPU au lieu de ~50 s.

L'openness positive et négative est normalisée par des références figées
mesurées sur 15 dalles au lieu d'un z-score par dalle, qui rendait
l'échelle de couleur non jointive.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

lidar_pipeline/gpu.py

@@ -399,6 +399,18 @@ def xp_uniform_filter(arr, size):
     return ndimage.uniform_filter(arr, size)
 
 
+def xp_zoom(arr, factor, order=1):
+    """Agrandissement aligné sur les centres de pixels (grid_mode) : chaque
+    pixel source couvre exactement factor×factor pixels, sans décalage."""
+    if _cp is not None and isinstance(arr, _cp.ndarray):
+        try:
+            return _cp_ndimage.zoom(arr, factor, order=order, mode='nearest', grid_mode=True)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Zoom GPU échoué ({e}) — repli CPU")
+            arr = to_cpu(arr)
+    return ndimage.zoom(arr, factor, order=order, mode='nearest', grid_mode=True)
+
+
 def xp_minimum_filter(arr, footprint=None, size=None):
     if _cp is not None and isinstance(arr, _cp.ndarray):
         try: