fix(B04): 도엽 서피스를 라이다와 같은 원점에 놓고, 유역 저장본에 좌표계를 남긴다

① 3D 서피스 겹쳐보기 어긋남 — `write_glb()`는 넘겨받은 상자의 중심을 원점으로 삼는데
모델마다 자기 상자를 넘겨 도엽 서피스와 라이다 지표면이 다른 원점에 섰다
(2f940d8a 실측: 수평 7.85m·높이 1.28m). 도엽 서피스가 라이다 포인트 상자
(`structured.npz`, 화면 `setReferenceBounds`와 같은 값)를 화면 원점으로 쓰게 했다.
표고 격자 상자(`bounds`)는 절취 범위 그대로 두고 `scene_bounds`를 npz에 따로 남긴다 —
등고선 API도 이 값을 먼저 써서 등고선이 메시 위에 얹힌다. 라이다 없는 사업지는 기준이
자기뿐이라 종전대로 자기 상자를 쓴다.

② 세부유역 저장본 좌표계 — `04_detailed_basins.geojson`에 변환에 쓴 좌표계를
`crs_input`으로 남기고, B07 유역도가 그 값으로 되돌린다. 기록이 없는 옛 저장본은
노선 CSV의 EPSG 라벨로 쓰였으므로 그 라벨로 되돌린다(경고 로그 + 재확정 안내).

검증: tmp/tests 42 passed (신규 test_scene_origin_and_basin_crs.py 5건).
패치 코드로 도엽 서피스를 다시 만들어 GLB 정점 상자를 대조 —
sheet [-426.58, -68.95, -386.41]~[411.42, 71.52, 379.59],
csf [-172.12, -44.06, -199.69]~[184.11, 3.22, 165.72] 로 같은 원점.
수정 전 sheet는 [-419.5, -70.24, -383.0]~[418.5, 70.24, 383.0] (자기 중심)였다.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

B04_PreProcess/B04_PreProcess_Router_Contour.py

@@ -139,22 +139,22 @@ async def get_surface_model_contour(
                 interval,
                 time.monotonic() - generation_started,
             )
+            # 화면은 이 상자의 중심을 원점 삼아 등고선을 놓는다 — 메시(glb)를 만들 때 쓴
+            # 상자와 같아야 등고선이 지형 위에 얹힌다. 도엽 서피스는 라이다와 원점을 맞추려
+            # `scene_bounds`를 따로 갖고 있으므로 그 값이 있으면 먼저 쓴다(2026-09-01).
             with np.load(contour_model_path) as model_data:
-                if "bounds" in model_data:
+                if "scene_bounds" in model_data:
+                    model_bounds = np.asarray(model_data["scene_bounds"], dtype=float)
+                elif "bounds" in model_data:
                     model_bounds = np.asarray(model_data["bounds"], dtype=float)
-                    bounds_payload = {
-                        "x": model_bounds[0].tolist(),
-                        "y": model_bounds[1].tolist(),
-                        "z": model_bounds[2].tolist(),
-                    }
                 else:
                     with np.load(structured_path) as structured:
                         model_bounds = np.asarray(structured["bounds"], dtype=float)
-                    bounds_payload = {
-                        "x": model_bounds[0].tolist(),
-                        "y": model_bounds[1].tolist(),
-                        "z": model_bounds[2].tolist(),
-                    }
+            bounds_payload = {
+                "x": model_bounds[0].tolist(),
+                "y": model_bounds[1].tolist(),
+                "z": model_bounds[2].tolist(),
+            }
             payload = {
                 "extractor_version": CONTOUR_EXTRACTOR_VERSION,
                 "project_id": str(project_id),