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e31d3f0e2b Audit: corrections de bugs identifiés
- 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>
2026-05-10 12:11:13 +02:00
beb88684cb Fix basename: retirer .copc.laz au lieu de .laz seul
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>
2026-05-10 12:02:32 +02:00
458d67cbd9 Nettoyage des répertoires temporaires après traitement
- _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>
2026-05-10 11:41:03 +02:00
f03b3873bd 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 CLAUDE.md (17 → 16 fonctions generate_*)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-10 03:30:07 +02:00
e2845b9e6d 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

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-10 03:00:33 +02:00
f3026f41c9 Préfixer les logs par le nom du fichier LAZ en cours
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>
2026-05-10 01:32:19 +02:00
df6545460b Logging multiprocessing: configure logger dans les workers spawn + compteur de progression
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-10 01:30:01 +02:00
c891c6b23a Fix CUDA fork: spawn multiprocessing + graceful GPU fallback
- 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>
2026-05-10 01:04:02 +02:00
ad762e682d 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

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-10 00:57:39 +02:00
f07e915f6d Refactor pipeline en modules + logging verbose/debug + options CLI
- 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>
2026-05-10 00:15:29 +02:00