Initial commit: Pipeline LiDAR archéologique Docker

- Dockerfile avec PDAL, GDAL, Python
- Script Python de traitement avec visualisations archéologiques
- Configuration docker-compose avec UID 1000:1000
- Support des fichiers LAZ/LAS pour détection de cavités et structures
- Génération de 6 visualisations JPEG (Hillshade, Slope, SVF, LRM, Openness)
- Légendes explicites avec unités et descriptions
- Nettoyage automatique des fichiers temporaires

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

docker-compose.yml

@@ -0,0 +1,46 @@
+version: '3.8'
+
+services:
+  lidar:
+    build: .
+    container_name: lidar-archeo
+    user: "1000:1000"
+    volumes:
+      # Mount your LAZ files directory here
+      - ./input:/data/input:ro
+      # Output directory
+      - ./output:/data/output
+      # Optional: Mount a large data directory
+      # - /path/to/your/laz/files:/data/input:ro
+    environment:
+      - TZ=Europe/Paris
+      # Processing parameters
+      - RESOLUTION=0.5
+      - WHITEBOX_THREADS=4
+    # Resource limits (adjust based on your system)
+    deploy:
+      resources:
+        limits:
+          cpus: '4'
+          memory: 8G
+        reservations:
+          cpus: '2'
+          memory: 4G
+    # Override default command
+    command: ["process_lidar.py", "/data/input", "-o", "/data/output", "-r", "0.5"]
+
+  # Optional: Jupyter notebook for interactive exploration
+  jupyter:
+    build: .
+    container_name: lidar-jupyter
+    ports:
+      - "8888:8888"
+    volumes:
+      - ./input:/data/input
+      - ./output:/data/output
+      - ./notebooks:/workspace
+    command: >
+      bash -c "pip install jupyter && \
+               jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser --allow-root --NotebookApp.token=''"
+    profiles:
+      - interactive