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>
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.
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.
- Web map: multi-select picker in the generation bar (aspect, slope,
positive openness, anisotropic openness, wavelet) passed to the API;
the layer panel is restricted to the same shortlist (PANEL_VIZ) and
a refresh button rebuilds the index when new layers appear on disk;
jobs started outside the UI are now adopted into the visible queue
- Uniform colors across tiles: openness/anisotropic/sailore now store
local z-scores, and all renderers use fixed ranges (0-3 sigma, SVF
0-1 physical, slope 0-30 deg) instead of per-tile percentile stretches
- Ray-tracing falls back to CPU when VRAM is exhausted so openness and
SVF no longer fail silently on shared GPUs
- build_index merges visualizations available at only one resolution
into the displayed tile so in-progress layers stay visible
- 11 new tests (142 passing)
- 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
- Remove generate_rrim, generate_multi_hillshade, _compute_openness_both
- Remove corresponding VIZ_STEPS entries, COLORMAPS, RGB_LEGENDS, and tests
- Fix DTM resolution mismatch: existing DTM at different resolution is now
regenerated instead of silently reused
- Propagate actual DTM resolution to visualizations and rendering
- Add --init to docker run commands for proper signal handling on Ctrl+C
- Add .playwright-mcp/ to .gitignore
- 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_texture() de visualizations.py
- Suppression de l'entrée 'texture' de VIZ_STEPS et COLORMAPS
- Suppression du test TestTexture
- Mise à jour README (19 → 18 visualisations)
- Mise à jour AGENTS.md (17 → 16 fonctions generate_*)
- 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
