feat(B04): 도엽 보간에 TIN(도엽선)을 넣고 안 쓰는 3종을 뺀다
사용자 지시(2026-08-30): IDW·거리비례·TIN 곡면 제거, 5m 도엽등고선 기준 TIN 추가. TIN(도엽선)은 격자에 구운 라인 셀이 아니라 벡터 등고선 정점의 원좌표를 그대로 Delaunay로 잇는다. 격자 밖은 100m 여유만 물고 자르며, 길이 필터는 두지 않는다 (짧은 봉우리 폐합 링을 버리면 마루가 통째로 평평해진다). 거리비례는 버튼에서만 빼고 함수는 남긴다 — 라플라스·TPS·ANUDEM·다중해상도가 초기추정으로 계속 쓴다. 기본 방식은 distance가 빠져 multires로 옮겼다. 검증: 실데이터 767×840·1m 6종 93.5s. 서피스에서 다시 뽑은 5m 선의 평면 이탈이 TIN(도엽선) 중앙 0.12m·2m초과 8.1%로 6종 중 최소(직전 최선 다중해상도 0.34m/18.3%). pytest 8 passed(격자와 어긋난 링 위 표고 재현 테스트 추가).
This commit is contained in:
@@ -17,16 +17,17 @@ import numpy as np
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# TIN(도엽선)이 물어 오는 격자 밖 여유 — 테두리가 삼각망 밖으로 나가지 않을 만큼만.
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SHEET_TIN_CLIP_MARGIN_M = 100.0
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# 화면 버튼에 쓰는 이름 — 키는 surface_models.generation_params.source_filter 접미사다.
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SHEET_METHOD_LABELS: dict[str, str] = {
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"distance": "거리비례",
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"tin_sheet": "TIN(도엽선)",
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"tin": "TIN 격자",
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"biharmonic": "TPS(박판)",
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"anudem": "ANUDEM형",
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"multires": "다중해상도",
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"laplace": "라플라스",
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"tin": "TIN 선형",
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"clough": "TIN 곡면",
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"idw": "IDW",
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}
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@@ -50,7 +51,7 @@ def _grid_points(spec: Any) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
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return grid_x, grid_y
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# ── ① 거리 비례 ──────────────────────────────────────────────────────────────
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# ── ① 거리 비례 (버튼에서는 뺐지만 다른 방식의 초기추정으로 계속 쓴다) ───────
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def build_distance(spec: Any, burned: np.ndarray, features: Any, cell_m: float) -> np.ndarray:
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"""가장 가까운 서로 다른 표고 두 라인 사이를 거리 비례로 나눈다.
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@@ -213,22 +214,18 @@ def build_biharmonic(spec: Any, burned: np.ndarray, features: Any, cell_m: float
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return solve_min_curvature(burned, build_distance(spec, burned, features, cell_m))
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# ── ④ TIN 선형 / ⑤ TIN 곡면 ─────────────────────────────────────────────────
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def _triangulated(
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spec: Any, burned: np.ndarray, cell_m: float, smooth: bool, max_points: int = 120_000
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# ── ④ TIN ───────────────────────────────────────────────────────────────────
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def _triangulate(
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spec: Any, shape_: tuple[int, int], points: np.ndarray, values: np.ndarray
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) -> np.ndarray:
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from scipy.interpolate import CloughTocher2DInterpolator, LinearNDInterpolator
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"""정점 구름을 Delaunay 삼각망 선형 보간해 격자로 편다. 삼각망 밖은 NaN."""
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from scipy.interpolate import LinearNDInterpolator
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points, values = _contour_vertices(burned, spec)
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if len(points) < 3:
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return np.full(burned.shape, np.nan, dtype=np.float32)
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if len(points) > max_points: # 삼각망 비용은 정점 수에 비례한다
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step = int(np.ceil(len(points) / max_points))
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points, values = points[::step], values[::step]
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factory = CloughTocher2DInterpolator if smooth else LinearNDInterpolator
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interpolator = factory(points, values)
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return np.full(shape_, np.nan, dtype=np.float32)
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||||
interpolator = LinearNDInterpolator(points, values)
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grid_x, grid_y = _grid_points(spec)
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surface = np.empty(burned.shape, dtype=np.float32)
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||||
surface = np.empty(shape_, dtype=np.float32)
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chunk = max(1, int(4_000_000 // max(spec.n_cols, 1)))
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for start in range(0, spec.n_rows, chunk):
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stop = min(start + chunk, spec.n_rows)
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@@ -239,44 +236,79 @@ def _triangulated(
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def build_tin(spec: Any, burned: np.ndarray, features: Any, cell_m: float) -> np.ndarray:
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"""등고선 정점 Delaunay 삼각망 선형 보간 — 가장 흔한 고전 방식.
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"""격자에 구운 등고 라인 셀을 Delaunay 삼각망 선형 보간한다.
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같은 표고 정점 3개로 이루어진 평탄 삼각형이 굴곡부·마루에 계단을 만든다. 비교
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기준으로 남긴다.
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정점이 셀 중심에 맞춰져 있어 1m 계단이 삼각망에 그대로 실린다. 같은 표고 정점
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||||
3개로 이루어진 평탄 삼각형이 굴곡부·마루에 계단을 만든다. 비교 기준으로 남긴다.
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"""
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return _triangulated(spec, burned, cell_m, smooth=False)
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def build_clough(spec: Any, burned: np.ndarray, features: Any, cell_m: float) -> np.ndarray:
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"""같은 삼각망을 C1 곡면(Clough–Tocher)으로 채운다 — TIN 계단을 곡면으로 눌러 준다."""
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return _triangulated(spec, burned, cell_m, smooth=True)
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# ── ⑥ IDW ───────────────────────────────────────────────────────────────────
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def build_idw(spec: Any, burned: np.ndarray, features: Any, cell_m: float) -> np.ndarray:
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"""등고 라인 셀을 표본으로 한 역거리가중(k=12, 거듭제곱 2).
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구현이 단순해 널리 쓰이지만 표본이 곧 등고선이라 라인 주변에 표고가 뭉치는
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'황소눈' 결함이 잘 드러난다. 비교 기준.
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"""
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from scipy.spatial import cKDTree
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points, values = _contour_vertices(burned, spec)
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if len(points) < 2:
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||||
if len(points) > 120_000: # 삼각망 비용은 정점 수에 비례한다
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step = int(np.ceil(len(points) / 120_000))
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||||
points, values = points[::step], values[::step]
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return _triangulate(spec, burned.shape, points, values)
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def build_tin_sheet(spec: Any, burned: np.ndarray, features: Any, cell_m: float) -> np.ndarray:
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"""**원본 5m 도엽 등고선 정점**을 그대로 이은 고전 TIN (2026-08-30 사용자 지시).
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`tin`은 격자에 구운 라인 셀(=1m 계단으로 뭉개진 정점)을 쓰지만, 이쪽은 벡터
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등고선의 정점을 좌표 그대로 쓴다 — 도면 등고선을 삼각망으로 잇는 측량 관행 그대로다.
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격자 밖 등고선은 물지 않는다(삼각망 비용만 커지고 결과는 같다). 다만 격자 테두리가
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삼각망 밖으로 나가지 않도록 여유를 두고 자른다.
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길이 필터는 두지 않는다 — 짧은 봉우리 폐합 등고선을 버리면 마루가 통째로 평평해진다.
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"""
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from shapely.geometry import shape as to_shape
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from B04_PreProcess.B04_PreProcess_Engine_Watershed_Grid import (
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ELEVATION_KEYS,
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iter_linestrings,
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)
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xs, ys = spec.cell_centers_x(), spec.cell_centers_y()
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margin = max(SHEET_TIN_CLIP_MARGIN_M, cell_m * 2.0)
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x_lo, x_hi = xs[0] - margin, xs[-1] + margin
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y_lo, y_hi = ys[-1] - margin, ys[0] + margin
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||||
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coords: list[np.ndarray] = []
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levels: list[np.ndarray] = []
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||||
for feature in features or []:
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properties = feature.get("properties") or {}
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elevation = next(
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||||
(float(properties[key]) for key in ELEVATION_KEYS if properties.get(key) is not None),
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None,
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||||
)
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geometry = feature.get("geometry")
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if elevation is None or not geometry:
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continue
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try:
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parsed = to_shape(geometry)
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except Exception: # noqa: BLE001 — 손상된 피처는 건너뛴다
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||||
continue
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for line in iter_linestrings(parsed):
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||||
point = np.asarray(line.coords, dtype=np.float64)[:, :2]
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||||
inside = (
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||||
(point[:, 0] >= x_lo)
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||||
& (point[:, 0] <= x_hi)
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||||
& (point[:, 1] >= y_lo)
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||||
& (point[:, 1] <= y_hi)
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||||
)
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||||
if not inside.any():
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||||
continue
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coords.append(point[inside])
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||||
levels.append(np.full(int(inside.sum()), elevation, dtype=np.float64))
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||||
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||||
if not coords:
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logger.warning("도엽 서피스: TIN(도엽선)에 쓸 등고선 정점이 없습니다.")
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return np.full(burned.shape, np.nan, dtype=np.float32)
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tree = cKDTree(points)
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grid_x, grid_y = _grid_points(spec)
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||||
query = np.column_stack([grid_x.ravel(), grid_y.ravel()])
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neighbours = min(12, len(points))
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||||
distance, index = tree.query(query, k=neighbours, workers=-1)
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if neighbours == 1:
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distance = distance[:, None]
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index = index[:, None]
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weight = 1.0 / np.maximum(distance, 1e-6) ** 2
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surface = (weight * values[index]).sum(axis=1) / weight.sum(axis=1)
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exact = distance[:, 0] < 1e-6
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surface[exact] = values[index[exact, 0]]
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return surface.reshape(burned.shape).astype(np.float32)
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points = np.vstack(coords)
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values = np.concatenate(levels)
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# 도엽 이음매에서 같은 정점이 겹쳐 들어온다 — Qhull 비용만 늘어 미리 접는다.
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_, unique = np.unique(np.round(points, 3), axis=0, return_index=True)
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||||
points, values = points[unique], values[unique]
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logger.info("도엽 서피스: TIN(도엽선) 정점 %d개", len(points))
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return _triangulate(spec, burned.shape, points, values)
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# ── ⑦ ANUDEM형 (구조선 + 배수 강제) ─────────────────────────────────────────
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@@ -472,12 +504,10 @@ def build_multires(spec: Any, burned: np.ndarray, features: Any, cell_m: float)
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SHEET_METHOD_BUILDERS: dict[str, Callable[[Any, np.ndarray, Any, float], np.ndarray]] = {
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"distance": build_distance,
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||||
"tin_sheet": build_tin_sheet,
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||||
"tin": build_tin,
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||||
"biharmonic": build_biharmonic,
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||||
"anudem": build_anudem,
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||||
"multires": build_multires,
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||||
"laplace": build_laplace,
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||||
"tin": build_tin,
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||||
"clough": build_clough,
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||||
"idw": build_idw,
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}
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@@ -45,14 +45,12 @@ const DEFAULT_METHOD = "dtm";
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const ROUTE_STAGE = ROUTES.B05_PROFILE;
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// 도엽 서피스 보간 방식 버튼 순서 — 백엔드 SHEET_SURFACE_METHODS와 같은 차례로 둔다.
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const SHEET_METHOD_ORDER = [
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"distance",
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||||
"tin_sheet",
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||||
"tin",
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||||
"biharmonic",
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||||
"anudem",
|
||||
"multires",
|
||||
"laplace",
|
||||
"tin",
|
||||
"clough",
|
||||
"idw",
|
||||
];
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||||
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||||
function L(key: keyof typeof ui_locales): string {
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@@ -194,12 +194,12 @@ SHEET_SURFACE_METHODS = [
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method.strip()
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for method in os.getenv(
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"SHEET_SURFACE_METHODS",
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||||
"distance,biharmonic,anudem,multires,laplace,tin,clough,idw",
|
||||
"tin_sheet,tin,biharmonic,anudem,multires,laplace",
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).split(",")
|
||||
if method.strip()
|
||||
]
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# 확정에 쓸 기본 방식 — 비교 후 사용자가 정한다.
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SHEET_SURFACE_DEFAULT_METHOD = os.getenv("SHEET_SURFACE_DEFAULT_METHOD", "distance")
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||||
SHEET_SURFACE_DEFAULT_METHOD = os.getenv("SHEET_SURFACE_DEFAULT_METHOD", "multires")
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# 일반 사용자 WF1 자동 확정 기본값
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SURFACE_CONFIRM_DEFAULT_FILTER = os.getenv("SURFACE_CONFIRM_DEFAULT_FILTER", "csf")
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