- 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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Same issue as pos_open/neg_open — lambdas in VIZ_STEPS need shared=None
parameter since the pipeline passes shared=shared to all visualization functions.
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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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Three new visualizations complementing existing SVF/openness/LRM/MSRM:
- RRIM (Red Relief Image Map): RGB composite combining positive openness
(R), inverted slope (G), negative openness (B). Uses ray-tracing
to compute both openness values in a single pass.
- Multi-Hillshade RGB: 3 azimuths (315°, 135°, 45°) mapped to R/G/B
channels with slope blending. Color reveals structure orientation.
- Local Dominance: (dem - local_min) / (local_max - local_min) using
min/max filters. Measures local height position — complements openness.
Also adds:
- _compute_openness_both() helper for shared ray-tracing (used by RRIM)
- xp_maximum_filter() in gpu.py (GPU/CPU abstraction)
- Entries in COLORMAPS, RGB_LEGENDS, VIZ_STEPS, and is_rgb detection
- All NaN handling follows existing patterns (nan_mask restoration)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Remove PMF from ground classification options (PDAL recommends SMRF over PMF)
- Auto-detection now uses CSF for urban/complex terrain instead of PMF
- Add z_std > 30m heuristic to auto-select CSF for complex terrain
- Fix pos_open/neg_open lambda missing 'shared' parameter (NameError in workers)
- Fix NaN mask not restored in hillshade, slope, aspect, curvature
(gradient-based products computed on filled DEM lost NaN transparency)
- Add nan_mask parameter to _save_tif for centralized NaN restoration
- DTM TIF kept by default (no longer deleted after WebP conversion)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Fix gpu_cleanup import missing in visualizations.py (NameError in workers)
- Fix t_pdf referenced before assignment when PDF is skipped
- Skip classification+DTM when DTM exists regardless of --force
- --force now only regenerates WebP/PDF, not classification/DTM
- --force-classification forces reclassification when needed
- Add laspy repair fallback for corrupt LAZ files (EVLR errors)
- Keep DTM TIF by default for reuse (--no-keep-tif to delete)
- Increase space between image and bottom cartouche (0.12→0.19)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- 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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- rendering.py: colorbar cassée quand NaN mask actif — créer un
ScalarMappable avec le cmap sauvegardé au lieu de rely sur
l'image RGBA qui n'a plus de cmap
- rendering.py: nettoyage du PNG temporaire avec try/finally et
missing_ok=True pour éviter les fichiers orphelins
- gpu.py: to_gpu() convertit en float32 au lieu de float64 pour
réduire la consommation mémoire GPU
- dtm.py: utiliser _file_basename() de pipeline.py au lieu de
dupliquer la logique d'extraction du basename
- pipeline.py: docstring corrigé (18 visualisations, pas 19)
- cli.py: --file supporte aussi les noms sans .copc
(recherche .copc.laz et .copc.las en plus de .laz et .las)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Les fichiers LiDAR HD IGN ont l'extension .copc.laz (double extension).
Path.stem ne retire que .laz, laissant .copc dans le basename.
Ajout de _file_basename() qui retire les extensions connues
dans l'ordre: .copc.laz, .copc.las, .laz, .las.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Ajout de signal handlers (SIGINT/SIGTERM) et atexit pour tuer
les processus pdal orphelins quand le pipeline est interrompu
ou se termine. Utilise pkill -f pdal pour nettoyer.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
L'interpolation fillnodata du DTM générait des artefacts visuels
(zones lissées artificielles). Revenu au DTM avec NaN conservés.
Nouvelle approche pour le rendu:
- NaN remplacés par la médiane des valeurs valides (valeur neutre)
- Après application de la colormap, un masque alpha rend les zones
NaN transparentes au lieu de les afficher
- interpolation='bilinear' sur imshow pour un rendu lisse
- Figure adaptative: 20-40 pouces selon la taille des données
- DPI 200 pour les images > 3000px
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
np.percentile crash avec IndexError quand valid_data est vide
(TIF entièrement NaN). Ajout d'un guard qui retourne une
colormap par défaut si aucune donnée valide n'existe.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- _process_file_standalone: supprime temp_{basename} après chaque fichier
- process_all: supprime aussi les répertoires temp_* orphelins des workers
- 18 Go de fichiers .las orphelins supprimés manuellement
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- DTM: interpolation des NaN avec rasterio.fill.fillnodata après
binned_statistic_2d — comble les trous entre les cellules sans données
- Rendering: interpolation='bilinear' sur imshow pour lisser le
sous-échantillonnage des données haute résolution
- Rendering: fig_width adaptatif (20-40 pouces) selon la taille des données
- Rendering: DPI 200 pour les images > 3000px de large
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- 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 CLAUDE.md (17 → 16 fonctions generate_*)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Zoom WMTS calculé automatiquement à partir de la résolution DTM
(0.5m/px → zoom 19, 0.2m/px → zoom 20) au lieu de zoom 15 fixe
- Orthophoto: zoom max 20 (~0.15m/px), carte topo: zoom max 19
- Limite image 10000x10000px (au lieu de 5000x5000)
- Log du nombre de tuiles et de la taille avant téléchargement
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Section classification du sol (SMRF/PMF/CSF + auto-détection)
- Pré-traitement ELM + outlier dans le workflow
- Options --ground-classification et --force-classification
- Paramètres GPU et classification dans la table des options
- Structure des dossiers avec temp/ et tests/
- Section tests unitaires
- Aucun lien externe
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Convert MaskedArray to ndarray avant np.percentile() via
np.asarray(data.compressed()) et np.ma.filled(data, np.nan)
- Supprimer RuntimeWarning "Mean of empty slice" dans MSRM et
ondelette avec warnings.catch_warnings()
- Ajout import warnings dans visualizations.py
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- 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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Ajout d'un FilePrefixFilter qui préfixe chaque message avec [basename]
quand un fichier est en cours de traitement. Les workers paralleles
affichent ainsi clairement quel fichier produit chaque log.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- DTM: plus d'interpolation, les zones sans LiDAR restent NaN
- Ajout _fill_nans() et _filter_nanaware(): remplissent les NaN par
nearest-neighbor avant filtrage, puis restaurent le masque NaN
- Toutes les visualisations avec filtres (LRM, MSLRM, TPI, SAILORE,
roughness, anomalies, wavelet) utilisent _filter_nanaware pour
éviter l'érosion des bords de données
- _save_tif() écrit nodata=float('nan') quand le tableau contient des NaN
- Les zones sans données restent vides dans les visualisations
- Les calculs ne sont pas faussés par des valeurs interpolées
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Suppression de l'interpolation NearestNDInterpolator dans create_dtm_fast
- Les pixels sans données LiDAR restent NaN dans le DTM et les
visualisations — pas de valeurs fictives qui faussent les calculs
- nodata=float('nan') dans le GeoTIFF de sortie pour identifier les vides
- _save_tif() détecte automatiquement les NaN et écrit le flag nodata
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
matplotlib ne supporte pas WebP. Remplace plt.imread() par
PILImage.open().convert('RGB') dans generate_pdf_report.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- multiprocessing.set_start_method('spawn') pour éviter la corruption
du contexte CUDA dans les processus forkés
- to_gpu() et xp_*_filter() attrapent les erreurs CUDA et tombent
sur CPU au lieu de crasher
- _gpu_available() vérifie que le GPU est utilisable avant chaque opération
- gpu_cleanup() attrape les exceptions au cas où le GPU serait indisponible
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- 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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- 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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- 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)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Inversion axe Y du DTM pour orientation nord correcte
- Fallback filters.range pour fichiers LAZ avec ReturnNumber=0
- Flèche nord vectorielle noire au-dessus de la légende
- 9/9 fichiers traités avec succès
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Correction bug geojson dans process_lidar.py
- Semantic classifier fonctionnel avec K-Means
- 9 visualisations JPEG selon état de l'art 2024-2025
- Statistiques de classification sémantique exportées en JSON
- Nettoyage automatique des fichiers temporaires
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Dockerfile avec PDAL, GDAL, Python
- Script Python de traitement avec visualisations archéologiques
- Configuration docker-compose avec UID 1000:1000
- Support des fichiers LAZ/LAS pour détection de cavités et structures
- Génération de 6 visualisations JPEG (Hillshade, Slope, SVF, LRM, Openness)
- Légendes explicites avec unités et descriptions
- Nettoyage automatique des fichiers temporaires
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
