Amélioration du rendu: interpolation DTM et affichage haute résolution

- DTM: interpolation des NaN avec rasterio.fill.fillnodata après
  binned_statistic_2d — comble les trous entre les cellules sans données
- Rendering: interpolation='bilinear' sur imshow pour lisser le
  sous-échantillonnage des données haute résolution
- Rendering: fig_width adaptatif (20-40 pouces) selon la taille des données
- Rendering: DPI 200 pour les images > 3000px de large

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

lidar_pipeline/dtm.py

@@ -285,10 +285,25 @@ def create_dtm_fast(las_file, basename, dtm_dir, resolution):
         dtm = stat.statistic.T
         dtm = dtm[::-1, :]  # Flip Y so north is at top
 
-        # No interpolation: keep NaN for zones without LiDAR data
+        # Interpolate NaN gaps using distance-weighted nearest-neighbor fill
         nan_count = np.count_nonzero(np.isnan(dtm))
         if nan_count > 0:
-            logger.info(f"    {nan_count:,} pixels sans données (conservés en NaN)")
+            total = dtm.size
+            nan_pct = 100.0 * nan_count / total
+            logger.info(f"    {nan_count:,} pixels sans données ({nan_pct:.1f}%) — interpolation...")
+
+            from rasterio.fill import fillnodata
+            # rasterio.fill.fillnodata uses GDAL's interpolation:
+            # fills gaps from surrounding valid pixels with distance weighting
+            dtm_filled = fillnodata(dtm.astype(np.float32), mask=~np.isnan(dtm),
+                                    max_search_distance=max(width, height) // 4)
+            dtm = dtm_filled.astype(np.float64)
+
+            remaining = np.count_nonzero(np.isnan(dtm))
+            if remaining > 0:
+                logger.warning(f"    {remaining:,} pixels encore sans données après interpolation")
+            else:
+                logger.info(f"    ✓ Interpolation terminée — tous les trous comblés")
 
         # Save as GeoTIFF
         output_tif = dtm_dir / f"{basename}_dtm.tif"