If the DTM .tif exists and --force is not set, skip both ground
classification and DTM generation entirely. Previously, the pipeline
would spend 3+ minutes reclassifying ground even when the DTM was
already present and would be reused anyway.
Also includes: SharedDEM cache, enhanced WebP cartouche (compass rose,
adaptive scale bar, enriched info bar), removed COG/viewer, UTF-8
fix for parallel workers, skip logic for DTM and PDF.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Ajout de convert_to_cog() et generate_cog_metadata() dans rendering.py
- Nouveau module viewer.py: génération HTML MapLibre GL JS avec couches et opacité
- Nouveau module server.py: serveur FastAPI avec TiTiler pour tuiles COG
- Pipeline: étapes 5 (COGs) et 6 (viewer web) après le rapport PDF
- CLI: flag --no-viewer pour désactiver la génération du viewer
- run.sh: commande 'serve' pour démarrer le serveur sur port 8000
- Dockerfile: ajout de rio-cogeo, titiler.core, fastapi, uvicorn, piexif
- setup.py: point d'entrée lidar-server
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- 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
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- 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
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- 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
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- Découpage du monolithe process_lidar.py (~2750 lignes) en package
lidar_pipeline/ avec 9 modules (gpu, dtm, visualizations, ign,
rendering, pipeline, cli, __init__, __main__)
- Logging configurable: -v (verbose avec timestamps) et --debug
(détails internes fichier:ligne)
- Option --force pour régénérer tous les fichiers (par défaut skip
les WebP existants)
- Option --file NOM pour traiter un seul fichier LAZ (tests rapides)
- ProcessPoolExecutor avec répertoires temporaires uniques par worker
- Suppression du code mort (geomorphons, hillshade_ne, nodata_mask)
- Aucun fichier TIFF résiduel après conversion WebP
- setup.py pour installation pip, stub process_lidar.py compatible
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- Accélération GPU via CuPy pour SVF, Openness, LRM, MSRM, SAILORE, TPI, wavelet
- Fallback automatique vers numpy si GPU non disponible
- Sortie WebP sans perte (remplace PNG, fichiers plus petits)
- Script run.sh avec options -g (GPU), -w (workers), -r (résolution)
- Docker basé sur nvidia/cuda:12.4.0-devel pour support CuPy
- Docker tourne en uid/gid 1000:1000
- Légendes explicites différenciant LRM vs MSRM vs SAILORE
- Correction bug ordre elif (mslrm avant lrm)
- Retrait de geomorphons et VAT (demande utilisateur)
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