Avec LIDAR_SOURCE_URL (Pi), la maintenance rapatrie et conserve les sources
de chaque dalle dès qu'elle apparaît, sans attendre de visite : les niveaux
rendus à la volée restent disponibles quand le conteneur de rendu est
éteint. Seuls les paliers utiles sont pris (vignettes, quadrants 500 m ; la
dalle entière, doublon de ses quadrants, ne l'est pas) ; une source manquée
pendant que l'amont était éteint est reprise au scan suivant.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Le pipeline régénère l'inventaire après chaque dalle par défaut (tous
lanceurs, sauf --no-index), avec une passe différée quand l'anti-rebond
ignore une dalle. La carte surveille l'inventaire toutes les 10 s et place
les tuiles des dalles modifiées en tête de file de maintenance : la
pyramide suit le rendu au lieu d'attendre la fin du lot.
Stockage réduit pour le Raspberry Pi : seuls les niveaux standard pairs
jusqu'à z16 sont écrits sur disque, en AVIF ; les autres, dont le niveau
le plus fin (~75 % de la pyramide), sont rendus à la volée avec un cache
mémoire, y compris en mode cache seule. L'interface ne demande que les
niveaux pairs et réduit ceux du niveau supérieur aux zooms impairs.
Mesuré sur 8 dalles : ~24 Mo de pyramide avant, 1,2 Mo après.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Un clic sélectionne toujours la dalle sous le curseur (cadre sur la carte),
générée ou non : emprise, rendu et recalage des passes s'affichent tout de
suite ; la fiche IGN (date et heure du scan LiDAR, capteurs, mission,
édition, nombre de points, lien de téléchargement du .copc.laz) arrive à
part via /api/map/ign, mise en cache, sans jamais bloquer la sélection.
Une rose des vents donne la couleur de chaque orientation de pente du
relief orienté, avec la même formule CIELAB que le rendu.
La génération impose la classification IGN (sol) et le raccord de 100 m
avec les dalles voisines : plus de réglage dans la carte, défauts CLI
alignés.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Troisième passe du calage vertical : chaque ligne de balayage (décalage et
inclinaison due au roulis) est recalée contre le consensus des autres
faisceaux, à toutes les échelles, avec un profil d'étalonnage par faisceau
et par degré d'angle qui retire les écarts non linéaires en travers de la
fauchée. Les lignes sans recouvrement sont corrigées contre leur propre
faisceau. Efface les lignes en creux et la marche au bord de fauchée
mesurées sur LHD_FXX_0999_6882 (validé sur des blocs jamais vus). Calcul
vectorisé, CuPy si GPU ; la gigue par fenêtres de temps devient inutile
quand scan_angle existe.
Rendu plus rapide : encodage AVIF speed 9 (0,6 s au lieu de 4 s par dalle),
classification IGN par extraction directe laspy au lieu de PDAL (4,9 s au
lieu de 13,5 s), comblement des trous et gradients sur GPU, cache numba
persistant dans l'image.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
PANEL_VIZ ne contient plus que relief_oriente et pilote désormais tout :
le pipeline sans --only ne produit que cette couche, la génération lancée
depuis la carte aussi, et la carte ne liste ni ne sert en tuiles (panneau,
XYZ, TileJSON, WMTS, JOSM) les autres visualisations présentes sur disque.
Les autres visualisations restent calculables explicitement avec --only.
Corrige au passage _panel_viz_steps, qui ne retenait que les couches dont
le nom de fichier diffère du nom d'étape : la génération depuis la carte
ne produisait que l'openness positive.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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>
La maintenance de fond plafonne a LIDAR_TILE_BACKGROUND_MAX_Z (16 par
defaut) : les zooms natifs 17-18 de l'interface restaient transparents
sur une machine en cache seule. Une tuile absente du cache est
desormais rapatriee de LIDAR_MAPS_URL (quelques dizaines de Ko, mise en
cache, dedupliquee par verrou) sans aucun rendu local sur le chemin des
requetes.
La carte à tuiles XYZ devient la seule interface : l'API de génération
(preview, generate, status, stop, file, cell), le job unique + file
persistante, la délégation LIDAR_GENERATION_URL et les garde-fous
(token, LIDAR_REGEN_CIDR) passent de webapp.py à mapserve.py ; l'interface
gagne les boutons ＋ Zone / ⤒ Compléter / régénération à la dalle, les
options de run et la progression cadre par cadre. mapserve sert aussi
l'inventaire /api/tiles et les dalles en statique versionné : le worker
image complète remplace la webapp sur le 8973 du générateur, le Pi
n'exécute plus que lidar-maps. index.py se réduit aux registres partagés
+ vignettes/sous-tuiles/inventaire (l'UI HTML/JS et les mosaïques
d'overview partent avec export.py et les compose/scripts de la webapp).
Sur une petite machine (Raspberry Pi), LIDAR_TILE_CACHE_ONLY sert les tuiles
depuis le cache uniquement (tuile absente = transparente non mémorisable,
X-Tile-Pending) et LIDAR_TILE_BACKGROUND fait surveiller les dalles par un
sondeur : chaque dalle nouvelle ou régénérée par le worker remet sa pyramide
en file, rendue à basse priorité et au ralenti. Scan et état pilotables via
/api/map/background, pré-calcul exhaustif toujours via /api/map/warm.
L'ancienne carte n'est pas une carte à tuiles : une div Leaflet par dalle,
rotée en CSS pour coller la grille Lambert 93 sur le Web Mercator, trois
paliers d'images choisis à la main, un plafond d'images pleine résolution et
une mosaïque d'overview pour boucher les trous au dézoom. Des centaines de
nœuds DOM, des AVIF de 2500² à 5000² décodés dans le navigateur, un LOD
maison — et rien de réutilisable hors de cette page.
Nouvelle image légère (Pillow + pyproj, ni GDAL ni PDAL, port 8975) servant
une pyramide XYZ EPSG:3857 au schéma OpenStreetMap, rendue à la demande
depuis les dalles et mise en cache dans output/index_xyz/ :
- tiles.py : grille XYZ, reprojection par transformation projective dalle par
dalle (calage mesuré < 1 px), choix du palier source parmi ceux que le
pipeline produit déjà (vignette, intermédiaire, quadrant, dalle), cache
périmé dès qu'une dalle contributrice est plus récente, marqueur .empty
pour les zones sans donnée, cache d'images sources à budget mémoire ;
- mapserve.py : /tiles/{couche}/{z}/{x}/{y}.png (256 px canonique) et
@2x.webp (512 px, interface), TileJSON, WMTS, josm.imagery.xml, CORS —
les rendus deviennent un fond d'imagerie pour JOSM, iD, QGIS, uMap ;
- mapui.py : une L.tileLayer par couche dans un pane isolé — LOD, cache et
animation natifs de Leaflet ; pile réordonnable (glisser avec barre
d'insertion, ou boutons ▲▼ au doigt), modes de fusion CSS par couche,
configuration figeable comme défaut de tous les navigateurs.
Deux amonts pour les déploiements en deux machines : LIDAR_SOURCE_URL
(webapp du pipeline — inventaire complet, dalles rapatriées à la demande) et
LIDAR_MAPS_URL (autre instance carte). Charge bornée et réglable, taillée
par défaut pour une petite machine : 2 rendus et 2 téléchargements
simultanés, 192 Mo de cache de sources.
Mesuré sur 849 dalles réelles : première tuile d'une zone 0,9–3,2 s
(téléchargement compris), ~1 ms ensuite ; un chemin OSM se superpose
exactement à la trace du rendu de pente, et les coutures entre tuiles
restent sous le bruit naturel du terrain.
L'interface historique (port 8973) n'est pas touchée : génération et export
y restent, les deux cartes coexistent.
La webapp légère bâchait app.js/app.css dans l'image au build : après une
évolution de l'interface, le Pi servait l'ancienne carte sans aucun signal
(tuiles invisibles, vieux fichiers). Désormais l'interface embarque sa
version (hash CSS+JS) que le serveur de données publie via /api/tiles : en
cas de divergence, bandeau « interface périmée » dans la carte + log d'alerte
côté webapp. Les assets sont servis en revalidation (jamais immutable) et
une page ouverte depuis plus de 15 min se recharge seule au retour au premier
plan — l'ancienne interface n'est plus jamais affichée après un déploiement.
Rastérisation des points sol via gpu.bin_mean_2d (bincount 2D CuPy, sémantique
identique au repli scipy binned_statistic_2d) : ~x7 plus rapide sur cette
étape, logs de durée par phase dans create_dtm_fast. safe_gpu_call retente en
CPU sur toute erreur GPU (pas seulement les messages CUDA) : un transfert
échoué en cours de run mélangeait types numpy/cupy et faisait échouer la
visualisation entière. Workers en mono-thread BLAS/OpenMP sur la machine de
traitement (plus de saturation des cœurs pendant les runs).
Les sous-tuiles voisines ne partageaient pas leurs bords (interpolation
bilinéaire évaluée deux fois sur des fractions différentes), créant une ligne
claire entre images au zoom moyen. Les points de bord sont désormais calculés
une fois par dalle et partagés entre sous-tuiles adjacentes.
Le cadre blanc autour des tuiles au dézoom venait du outline CSS dessiné
par-dessus les bords d'images non jointives : supprimé (le survol garde son
halo). La bascule overview ↔ vignettes oscillait d'un cran de zoom, d'où une
hystérésis. Les seuils de paliers sont revus pour ne jamais étirer la
vignette intermédiaire au-delà de 1:1.
La config enregistrée (aspect 74 % en bas, openness positive au-dessus,
fond OSM sombre) devient le preset intégré « Défaut » et les défauts du
panneau. DEFAULT_VIZ reste le relief archéologique (positive_openness).
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.
