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>
Le MNT de chaque dalle s'étend d'une bande de 100 m remplie avec les
points sol des 8 tuiles voisines (option « Raccord des bords ») : les
rendus à grand noyau (openness, SVF, LRM) deviennent continus d'une
dalle à l'autre, les images restent recadrées sur le kilomètre exact.
Pendant une génération, la carte encadre les dalles du run : orange
pulsant en cours de rendu, rouge en échec — les coins WGS84 sont portés
par /api/status pour toutes les dalles non terminées.
La file de génération trie les dalles du nord au sud et passe à 10
workers GPU.
La webapp (carte + vignettes) et la génération de tuiles se déploient sur
deux machines : image légère Dockerfile.webapp (FastAPI + Pillow AVIF
natif + pyproj) sur Raspberry Pi, pipeline complet sur la machine de
traitement. LIDAR_GENERATION_URL délègue /api/generate, /api/preview et
/api/status ; /api/sync ramène les tuiles par rsync puis régénère
vignettes et index localement. Token partagé optionnel
(LIDAR_API_TOKEN/LIDAR_REMOTE_TOKEN). Retire du dépôt les journaux
internes (.swival, audit-findings) et les données (data/, notebooks/).
Doc : docs/DEPLOY_WEBAPP.md.
- webapp.py: FastAPI serving the continuous map (port 8973) with
/api/preview, /api/generate and /api/status; tiles are downloaded
from IGN and processed in a logged subprocess, tracked live in a
side "File de génération" panel that survives page reloads
- fetch_ign.py: download missing 1 km LiDAR HD tiles from the IGN
geoplateforme before processing
- index.py: tile thumbnails and 500 m subtiles are now invalidated by
mtime so regenerating a tile refreshes its cached images; progress
logging per tile
- dtm.py: back to the historical gap handling (small gaps filled by
fillnodata only, larger holes left as nodata rendered black);
lowest-return floor only via --bare-earth, IGN class selection via
--ign-classes
- cli.py: positional input now optional (--rebuild-index works alone)
- docker-compose.yml: serve (GPU, port 8973) and process services;
launch via docker compose only (documented in AGENTS.md/AGENTS.md)
- tests: 131 passing, incl. regressions for thumbnail staleness,
--rebuild-index without input, and nodata rendering
- Positions d'axes fixes (data_left/bottom/width/height_frac) pour alignement
pixel-parfait entre terrain et ortho/topo
- aspect='equal' au lieu de 'auto' pour conserver les proportions géographiques
- Colorbar descriptive pour les visualisations RGB (ortho/topo)
- Comblage des petits trous DTM (< 1m) via rasterio.fill.fillnodata
- Suppression de la visualisation "dépressions"
- Hillshade composite: 0.7*hillshade + 0.3*cos(slope)
- D8 flow accumulation accéléré par numba JIT (fallback Python)
- Flag --keep-tif pour conserver les TIFF intermédiaires
- --force supprime aussi les TIF existants avant régénération
- ETA affiché pendant la génération des visualisations
- Répertoires temp dans temp/ pour traitement parallèle
- Suppression de generate_solar (éclairage solaire) des visualisations
- Accélération GPU de hillshade, slope, aspect, curvature, depressions,
anomalies, roughness, texture GLCM, flow (sink filling)
- Nettoyage mémoire GPU entre visualisations (gpu_cleanup)
- Correction OOM texture GLCM: calcul entropie bin par bin au lieu d'un
tableau 3D massif sur GPU
- Correction bug: xp_minimum_filter manquant dans imports visualizations
- Option --file accepte plusieurs noms complets sans extension
- run.sh affiche l'aide si appelé sans arguments
- Option --test pour exécuter les tests unitaires dans Docker
- Filtre ReturnNumber>=1 intégré dans le pipeline PDAL (plus d'erreur SMRF)
- 60 tests unitaires: GPU, visualisations, rendering, DTM, pipeline, CLI
- Ajout pytest au Dockerfile
