Remplacer le mode « les deux » par « comparer » et servir le texte « Comment lire » à la carte et au PDF

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

AGENTS.md

@@ -51,7 +51,7 @@
 - **Calage vertical des faisceaux de vol** : chaque tuile mélange plusieurs passes (1-2 `PointSourceId` par passe) parfois biaisées verticalement de quelques cm (±2,5 cm mesurés sur 1000_6882). `create_dtm_fast` mesure l'offset robuste de chaque faisceau (points sol, maille 1 m, surface médiane itérée 3×) et retranche les offsets ≥ 0,5 cm (`STRIP_ALIGN_THRESHOLD` dans `dtm.py`) avant rastérisation. Offsets calculés **par tuile** (ils dérivent le long d'une ligne de vol : jamais de table globale), mémoïsés par LAS sol, consignés dans `DTM/*_dtm*_stripalign.json` (sidecar de cache : absent, ou version/seuil/paramètres différents ⇒ régénération du DTM). Désactivable : `--no-strip-align`.
 - **Gigue intra-faisceau (2ᵉ passe du calage)** : les lignes de balayage successives d'une MÊME passe peuvent être décalées verticalement de façon aléatoire (vibration capteur / bruit haute fréquence de trajectoire) — un offset constant par faisceau n'y suffit pas. `_strip_jitter_offsets` découpe chaque faisceau en fenêtres de temps GPS (`STRIP_JITTER_BIN` = 0,1 s, origine de temps propre à chaque faisceau), mesure l'offset robuste de chaque fenêtre contre la surface médiane des AUTRES faisceaux (maille 1 m partagée, ≥ `STRIP_JITTER_MIN_CELLS` = 40 cellules), lisse la série (médiane glissante `STRIP_JITTER_SMOOTH` = 5 fenêtres), la borne à ± `STRIP_JITTER_MAX` (10 cm) puis l'interpole au temps GPS de chaque point (`_apply_strip_jitter`) ; en recouvrement à deux faisceaux, chacun reçoit une série (chacun absorbe sa part). Requiert la dimension `gps_time` (silencieusement ignorée sinon). Sidecar version 2 (séries dans `jitter`), couverte par `--no-strip-align`.
 - **Couches produites et servies = `PANEL_VIZ` (`index.py`, aujourd'hui `('relief_oriente', 'densite_sol')`)** : pipeline sans `--only`/`--skip` (`panel_steps()`), génération lancée depuis la carte (`_panel_viz_steps` dans `mapserve.py`) et couches servies (`tiles.available_layers` filtre : panneau, `/tiles/…`, TileJSON, WMTS, JOSM). Les autres visualisations restent calculables avec `--only`. Les tests de la carte lèvent la restriction via `_setup(..., panel=None)`.
-- **Précision (`densite_sol`) et affichage de la carte** : `create_dtm_fast` écrit la densité des points sol retenus (bande de raccord comprise) dans `DTM/*_dtm*_density.tif` (mailles 1 m, moyenne 3 × 3, pts/m²) ; `generate_densite_sol` la quantifie en 16 niveaux (`density_levels` : échelle log fixe, niveau k dès 0,25 × 2^(k/2) pts/m²) et la garde à 1 m (dalle 1000², ~200 Ko en WebP sans perte, `rendering.LOSSLESS_GRAY_KEYWORDS`) ; tuiles au plus proche voisin (`tiles.NEAREST_LAYERS`) pour garder 16 gris nets aux zooms 18–19. Interface (`web/map.js`, onglet Affichage) : plus de pile de couches — une couche principale (`DEFAULT_VIZ`) et trois modes relief / précision / les deux (`VIEW_MODES`, précision en `multiply` à `DEFAULT_PRECISION_OPACITY` 0,6), touche P, lien `&M=…&P=mode:opacité`, défauts figés `{main, mode, precision_opacity, base}`.
+- **Précision (`densite_sol`) et affichage de la carte** : `create_dtm_fast` écrit la densité des points sol retenus (bande de raccord comprise) dans `DTM/*_dtm*_density.tif` (mailles 1 m, moyenne 3 × 3, pts/m²) ; `generate_densite_sol` la quantifie en 16 niveaux (`density_levels` : échelle log fixe, niveau k dès 0,25 × 2^(k/2) pts/m²) et la garde à 1 m (dalle 1000², ~200 Ko en WebP sans perte, `rendering.LOSSLESS_GRAY_KEYWORDS`) ; tuiles au plus proche voisin (`tiles.NEAREST_LAYERS`) pour garder 16 gris nets aux zooms 18–19. Interface (`web/map.js`, onglet Affichage) : plus de pile de couches — une couche principale (`DEFAULT_VIZ`) et trois modes relief / précision / comparer (`VIEW_MODES`, barre glissante, lien `&P=compare&C=gauche:droite:%`) ; `both` (ancien produit) lu comme `relief`. Texte « Comment lire » : champ `reading` de `VIZ_LEGENDS` (carte + PDF).
 - **Relief orienté (`relief_oriente`, seule couche de la carte)** : image RGB unique (GeoTIFF uint8 3 bandes, rendue telle quelle comme ortho/topo via `RGB_KEYWORDS` dans `rendering.py`) — clarté CIELAB = openness positive **locale** (MNT − gaussienne `RELIEF_DETREND_M` = 10 m, rayons `RELIEF_RADII_M` = 5/10/20 m, 16 directions) 65 % + ombrage 35 % ; teinte = aspect, chroma fixe (`RELIEF_CHROMA`). Échelle log fixe `RELIEF_OPEN_RANGE` (pas de statistique par dalle) et support total 40 m < bande de raccord 100 m : dalles jointives. Rapide : détendance + rayons sur grille décimée ~0,8 m (`RELIEF_GRID_M`), noyau dédié qui n'accumule que la moyenne des angles (`_mean_horizon_*` : CuPy `RawKernel` sur GPU, numba parallèle sur CPU, numpy en repli), colorisation fusionnée (numba) ou vectorisée sans trigonométrie (CuPy) via une table L* × teinte (`_relief_lut`). ~5 s de calcul hors préparation sur CPU 12 cœurs. Tout changement de constante change le rendu : régénérer les dalles (`--only relief_oriente --force`).
 - **Openness sous-échantillonnée** : `generate_openness` calcule le lancé de rayons (l'étape la plus coûteuse : 532 s/tuile à 0,2 m sur CPU) sur une grille décimée par blocs (`OPENNESS_DOWNSAMPLE = 2` : max par bloc en positive, min en négative — préserve les reliefs qui bornent l'horizon) puis rééchantillonne en bilinéaire. Coût ÷ facteur³ : 532 s → 40 s (×13). Signal archéologique préservé (corr. 0,93 après lissage) ; la texture de bruit sub-métrique disparaît. `--openness-downsample 1` = pleine résolution. SVF et openness anisotrope ne sont PAS concernées.
 - **Raccord des bords entre tuiles** : les rendus à grand noyau (openness/SVF : rayons 100 m ; LRM : 15 m) tronquent leur fenêtre au bord de dalle — bandes d'artefacts à chaque changement de tuile. `--edge-buffer N` (défaut 100 ; toujours appliqué par la génération depuis la carte, `EDGE_BUFFER_METERS` = 100 m dans `mapserve.py`, plus de case à cocher ; 0 = off en ligne de commande) fait rastériser le DTM sur la **dalle nominale 1 km alignée sur la grille** plus une bande de N m remplie avec les points sol des 8 LAZ voisines (`_neighbor_ground_points` dans `dtm.py` : PDAL en flux, découpe + filtre de classes IGN ; voisine absente = téléchargement automatique depuis le catalogue IGN avant le run, **isolée dans `input/edge_neighbors/`** pour ne pas gonfler le corpus des passes globales (dédupliqué sur tout le lot, `_fetch_edge_neighbors` dans `pipeline.py`) ; introuvable ou échec = bande vide). Les visualisations calculent sur l'emprise étendue puis `rendering.py` (`_core_tile_window`, via `tif_to_crop`/`tif_to_png`) recadre les sorties sur la dalle 1 km exacte lue dans le nom LHD — les AVIF restent des carrés 1 km alignés dans la mosaïque. Tampon consigné dans le tag GeoTIFF `LIDAR_EDGE_BUFFER` du DTM : changer `--edge-buffer` invalide le cache DTM automatiquement (tag absent = 0). Bandes voisines non calées par faisceaux (contexte seul, recadrée hors image finale). Coût : ~7 s de lecture par voisine + ~44 % de pixels en plus à 100 m/0,2 m. Nom hors pattern LHD : option ignorée (bornes d'en-tête, pas de recadrage).