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24897367e0 Partage de vue : lien avec couches, transparences et fond OSM
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.
2026-09-12 23:43:36 +02:00
8e55fc5f98 Arrêt de génération et reclassification optionnelle depuis l'interface
- 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
2026-09-12 20:27:52 +02:00
bde2025714 Peupler le cache de la webapp à la visualisation, sans rsync
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.
2026-09-12 19:49:14 +02:00
68272cabf0 Tuiles visibles en direct après régénération et déploiement webapp distante
- 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)
2026-09-12 17:48:37 +02:00
d9a4ea9a4e Add tests for priority-flood numba/Python parity and _strip_lidar_ext 2026-09-07 21:23:52 +02:00
74580a922b Fix NaN artifacts in tif_to_crop tile rendering
Replace NaN values with 0 before colormap application so no-data
zones render as the darkest color instead of undefined pixels.
2026-09-07 21:15:29 +02:00
23969c9e14 Add Leaflet interactive map, tile generator compose, auto-sync cache, deploy docs
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.
2026-09-04 21:36:14 +02:00
422f58d772 Split webapp for Raspberry Pi deployment, remote generation API and sync
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.
2026-09-02 19:44:39 +02:00
ed3e90ea89 Add visualization picker to zone generation and unify tile colors
- 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)
2026-08-31 19:02:14 +02:00
8ca65155db Add web map with zone generation API, side job queue, and restore historical DTM hole rendering
- 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
2026-08-31 18:07:14 +02:00
3d79a5ee72 carte continue: cropped images + continuous map + PDF download via jsPDF 2026-07-28 23:37:40 +02:00
54dbec145e prepare: add index module, update pipeline, tests, Dockerfile, and run.sh 2026-07-28 23:20:20 +02:00
8478106e51 Fix GPU bugs, restore aspect viz, fix anomaly mask, revert flow_acc to vectorized D8
GPU: num_gpus() returns real count via _gpu_candidates (was always 0/1),
available_gpu_ids() added. Pipeline: round-robin on real GPU host indices
instead of file enumerate index. _process_file_standalone signature simplified.

Restore generate_aspect using SharedDEM gradient (dy, dx). Colormap twilight
0-360 fixed range. VIZ_STEPS back to 16.

Flow accumulation: revert to vectorized numpy D8 direction + module-level
numba accumulator (cached, top-down sort) with Python fallback. Priority-flood
NaN-aware. Log1p transform.

Anomaly mask: replace RMS+fixed 2sigma threshold (was blank) with weighted
sum of |z-score| + adaptive percentile threshold. Absolute z-score captures
both positive and negative deviations. 6% signal detected vs 0% before.
2026-06-01 23:03:19 +02:00
07d2a8aea9 Update docs for GPU selection, fix test assertions + test_pipeline 2026-05-31 17:19:53 +02:00
929fac9aa0 Remove LRM, TPI, aspect, curvature, paths + add flow accumulation, directional Gabor wavelets, multi-radius ray-tracing 2026-05-31 17:19:31 +02:00
f97e41eaea Remove RRIM and Multi-Hillshade RGB, fix DTM resolution reuse bug, add --init to docker run
- 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
2026-05-14 02:19:42 +02:00
53a1ff8bb2 Add unit tests for RRIM, Multi-Hillshade RGB, and Local Dominance
TestRRIM: TIF generation, 3-band RGB output, uint8 range, no NaN
TestMultiHillshade: TIF generation, 3-band RGB output, uint8 range
TestLocalDominance: TIF generation, values in [0,1], NaN mask preservation
2026-05-14 01:05:55 +02:00
5c155e4999 Layout uniforme WebP: axes fixes + aspect='equal' pour superposition géolocalisée
- 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
2026-05-10 14:46:31 +02:00
ba6fb64754 Suppression de la visualisation Texture GLCM
- 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_*)
2026-05-10 03:30:07 +02:00
67380d0424 Pipeline LiDAR: classification sol auto + pré-traitement ELM + fix warnings
- 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
2026-05-10 03:00:33 +02:00
e734c9c472 Suppression éclairage solaire, GPU accéléré, --file multi, tests unitaires
- 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
2026-05-10 00:57:39 +02:00