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.
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.
- Sur la webapp légère, le rebuild ne voyait que le cache local : la
coquille HTML embarquait un sous-ensemble des tuiles et le premier
chargement n'affichait pas les tuiles récentes du worker — elles
n'arrivaient qu'au sondage /api/tiles suivant (15 s).
- _merge_remote_index() applique au rebuild la même fusion que
/api/tiles (l'index distant prime, le local complète) et réécrit
index_tiles.json ET la liste embarquée dans index.html.
- AGENTS.md : avertissement — le Pi de prod tourne en compose+override
(labels Traefik + /srv/lidar/output), jamais via serve-webapp.sh.
- Les assets de l'interface étaient écrits dans le volume (output/assets)
et servis d'ici : sur la webapp légère, un app.js périmé restait servi
même après rebuild de l'image.
- app.js/app.css (+ Leaflet vendorisé) sont désormais bâchés dans l'image
au build (Dockerfile.webapp) et servis depuis l'image ; le volume ne
porte que les données (index.html, vignettes, tuiles).
- _write_ui_assets() génère les assets dans un dossier cible ; repli de
régénération au démarrage si non bâchés (dev). build_index continue
d'écrire output/assets/ pour le mode serveur statique.
- Le bouton « Vider » ne retirait que les tâches du côté client : au
rechargement, la « dernière génération » du serveur
(.generation.job.json) était réadoptée et les tâches finies
réappaissaient.
- Les runs retirés sont mémorisés par horodatage serveur (sessionStorage) ;
l'adoption au chargement les ignore désormais.
- Les tâches lancées immédiatement (sans passer par la file) captent
l'horodatage de leur run à la fin, pour être retirables sans réadoption.
- Clic sur la carte pour choisir des dalles précises, même sans données
existantes (via /api/cell) ; les zones dessinées s'ajoutent à la
sélection au lieu de la remplacer
- Une demande lancée pendant un run part en file d'attente côté serveur
et démarre à la fin du travail en cours (plus de refus 409), file
vidable depuis l'interface
- Tuiles et interface toujours fraîches : images servies sans cache
navigateur (revalidation 304), rechargement de la carte seulement une
fois le rebuild de l'index terminé
- serve-webapp.sh : sous-commande update retirée, documentation de
déploiement corrigée en conséquence
Retire la couche Rugosité du panneau (DEFAULT_LAYERS restreint panneau,
presets et sélecteur de génération). Réduit la mémoire du navigateur :
vignettes de sous-tuiles à 160 px (régénérées sans ré-encoder les AVIF),
pleine résolution plafonnée à 24 images les plus proches du centre, src
des <img> libéré hors écran. Les changements de palier pré-décodent
l'image avant échange (zoom et pan sans flash).
Les presets portent désormais les niveaux de transparence complets :
opacité de chaque visualisation + fond de carte OSM (visibilité,
opacité, mode sombre). Les libellés du sélecteur affichent les
niveaux (ex. « Relief — Aspect 100% · Openness positive 65% · Fond
masqué ») et l'application d'un preset resynchronise la ligne du fond
de carte.
L'onglet Couches propose un sélecteur de presets : cinq presets
intégrés (Relief, Pentes, Cavités, Rugosité, Tout) définissent les
couches visibles, leurs transparences et l'ordre de pile. 💾 enregistre
l'état actuel comme preset personnel (persisté en localStorage), ✕ le
supprime depuis la liste « Mes presets ».
Au rechargement de la page, l'index obsolète du worker (16 couches)
polluait le /api/tiles fusionné et mergeTilesData réajoutait les couches
retirées au menu. viz_meta est désormais filtré aux couches du panneau
(PANEL_VIZ) côté serveur, et le panneau client est figé au chargement
(clés VIZ_META initiales) : aucun flux ne peut réintroduire de couche
hors panneau, même avec un index distant périmé.
La carte ne conserve que Pente, Aspect, Openness positive et Rugosité :
PANEL_VIZ est restreint à DEFAULT_LAYERS, le sélecteur de génération
suit le panneau, et ces 4 couches sont allumées par défaut via
default_layers (index.html + index_tiles.json). Les autres couches ne
sont plus ni affichées ni proposées.
Le bouton ⌖ recentre la carte sur la position GPS du téléphone. L'API
Geolocation exige un contexte sécurisé : la webapp sert désormais du HTTP
et le TLS est porté par le reverse proxy (Traefik, labels dans l'override
local) ; le webapp est transparent au proxy (URLs relatives, X-Forwarded-For
pour la restriction LIDAR_REGEN_CIDR). Ajoute le modèle d'override
docker-compose.webapp.override.yml.example, un rebuild d'index à la demande
et met à jour doc/déploiement ; les tuiles sont servies à la demande.
Bouton « Partager » dans l'onglet Couches : copie un lien URL encodant
la vue (zoom/lat/lng), la pile de couches avec visibilité et opacité,
et le fond OSM (affiché, opacité, mode sombre). Le destinataire reçoit
l'état exact, le lien prime sur son localStorage local. Hash étendu :
#zoom,lat,lng&L=clé:opacité:visible,...&O=on:opacité:dark — le hash
simple #zoom,lat,lng reste rétro-compatible.
- POST /api/stop : SIGTERM au pipeline (groupe isolé via start_new_session),
SIGKILL du groupe après 15 s ; forwardé au worker en mode deux machines
- « Régénérer » n'implique plus la reclassification : le DTM en cache est
réutilisé tant que la méthode ne change pas ; nouvelle case « Reclasser le
sol » (--force-classification) et rappel de la classification existante
- Tâche marquée « Interrompu » (returncode négatif ou nul) au lieu d'Échec
Les images (visualisations, vignettes, sous-tuiles) sont rapatriées depuis
la machine de traitement par HTTP au moment où elles sont affichées, puis
servies depuis le disque : une image absente est téléchargée, une image
périmée ( ?v= plus récent que sa mtime, tuile régénérée) est rafraîchie.
/api/tiles fusionne l'index du worker (cache 60 s) avec le cache local, si
bien que les tuiles non cachées apparaissent quand même sur la carte.
Worker hors ligne : disjoncteur 2 min après 3 échecs, index local seul,
/api/status répond running=null — aucune erreur cliente.
- URLs images versionnées (?v=mtime) : une tuile recalculée change d'URL et
force le rechargement navigateur (cache heuristique contourné), y compris
en plein run via /api/tiles ; veille permanente 15 s sur la carte
- simulation locale du mode deux machines (docker-compose.local-2m.yml) :
worker GPU :8974 + webapp légère :8973 au cache séparé output-webapp/
- override webapp pour le Pi 5 (192.168.3.3) : volume /srv/lidar/output,
rsync vers le worker, labels Traefik (proxy/websecure/myresolver)
- purge 0,5 m : worker/process et politique générale passés à 0,2 m seul
- intègre le travail parallèle non commité : export mosaïque multi-dalles
(export.py + /api/export), sous-tuilage intégral des couches, légendes
VIZ_LEGENDS, docs et tests associés (213 tests verts)
index.py rewritten as a continuous Leaflet map: rotated L93 tiles, stackable
visualization layers (per-layer opacity, drag-reorder persisted in
localStorage), tile info panel, live rebuild after each tile during a run.
Leaflet is vendored in assets/vendor/ so the map works fully offline;
georeferencing falls back rasterio -> pyproj -> affine so the lightweight
webapp (no GDAL) is supported.
docker-compose.worker.yml adds the tile generator service (full image + GPU)
that remote webapps call via LIDAR_GENERATION_URL, plus a one-shot process
profile. webapp.py gains LIDAR_AUTO_SYNC_SECONDS periodic cache refresh and
LIDAR_REGEN_CIDR restricting generation to the local network. run.sh
--serve-webapp now mounts ~/.ssh read-only so the rsync sync works.
docs/DEPLOY_WEBAPP.md completed for Raspberry Pi deployment: prerequisites,
git clone install, SSH key setup, first sync, update procedure and
troubleshooting.
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_*)
- 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
