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>
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.
Trois chantiers liés à la qualité et au coût des rendus :
- Calage vertical des faisceaux : les passes d'une tuile peuvent être biaisées
de quelques cm (±2,5 cm mesurés sur 1000_6882), créant des marches aux
recouvrements. Les offsets par PointSourceId sont mesurés sur les points
sol de la tuile (réf. médiane itérée) et retranchés ≥ 0,5 cm avant
rastérisation, avec sidecar de cache et application au plancher bare-earth.
- Openness décimée ×2 : lancé de rayons sur grille par blocs (max/min) puis
rééchantillonnage bilinéaire — 532 s → 40 s par tuile à 0,2 m sur CPU,
signal archéologique préservé. Réglable --openness-downsample.
- Génération webapp concentrée sur les couches affichées : les défauts
/api/generate, /api/preview et le sélecteur génèrent le panneau complet
(slope, aspect, pos_open) au lieu d'aspect seul.
- 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
- Ajout classification automatique du sol (SMRF/PMF/CSF) avec détection
heuristique (ratio retours uniques > 0.6 → PMF urbain, sinon SMRF)
- Pré-traitement PDAL recommandé avant classification: ELM + outlier
removal (cell=5.0, threshold=2.0 adapté au calcaire rocailleux)
- Options CLI: --ground-classification {auto,smrf,pmf,csf} et
--force-classification pour forcer la reclassification
- Fix double logging (logger.propagate = False)
- Fix --force non transmis dans run.sh (réécriture parsing arguments)
- Fix warning numpy 'partition will ignore mask': conversion MaskedArray
en ndarray avant np.percentile()
- Ajout liblaszip8 + lazrs pour support LAZ dans Docker et laspy
- Tests unitaires pour PMF, CSF et auto-détection
- 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
