feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

Extrae al registry funciones del proyecto interno footprint_aurgi:
- core (6): slugify_ascii, normalize_for_join, cp_provincia_es, infer_provincia_from_cp, safe_read_csv_fallback, csv_to_parquet_duckdb
- geo puras (7): haversine_km, point_in_ring, point_in_polygon, point_in_polygons_bbox, polygon_bbox, extent_with_padding, distance_bucket
- geo I/O (4): load_geojson_polygons, load_boundary_gdf, add_basemap_osm, add_basemap_with_timeout
- valhalla client (4): valhalla_route, valhalla_isochrone, valhalla_isochrones_async, valhalla_matrix_1_to_n
- datascience stats (7): trimmed_mean, geometric_mean, detect_distribution_type, best_central_tendency, summary_stats, kde_density_levels, alpha_shape_concave_hull
- datascience fuzzy (3): fuzzy_merge_adaptive (rapidfuzz), words_to_dataset, remove_words_from_column
- datascience viz (2): plot_kde_2d, plot_heatmap_log
- infra (4): compress_pdf_ghostscript, render_table_page_pdfpages, add_header_logo, osm2pgsql_ingest
- pipelines (4): setup_geo_stack_docker, compute_centers_reachability, generate_isochrones_by_zone, count_points_per_zone
- types geo (4): LonLat, BBox, IsochroneRequest, Centro

Incluye:
- apps/footprint_geo_stack/ (PostGIS + Martin + Valhalla via docker-compose)
- 131/132 tests pasan (1 skip esperado: osm2pgsql en PATH)
- Issue tracker dev/issues/0052-footprint-aurgi-extraction.md
- Atribucion uniforme: source_repo internal:footprint_aurgi, source_license internal-aurgi
- Build con 9 agentes en paralelo (8 wave 1 + 1 wave 2 pipelines)

Tambien commitea trabajo previo no commiteado: aggregate_extraction_results, chunk_with_overlap, clean_pdf_text, merge_entity_aliases, extract_graph_gliner2, extract_relations_mrebel, extract_triples_spacy_es, gliner2/mrebel/marianmt/rebel/spacy_es load_model, parse_rebel_output, translate_es_to_en, issue 0050/0051.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

python/functions/geo/haversine_km.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+"""Distancia en km entre dos puntos lon/lat usando la formula de Haversine."""
+
+import math
+
+
+def haversine_km(lon1: float, lat1: float, lon2: float, lat2: float) -> float:
+    """Calcula la distancia en kilometros entre dos puntos dados en grados decimales.
+
+    Args:
+        lon1: longitud del primer punto en grados.
+        lat1: latitud del primer punto en grados.
+        lon2: longitud del segundo punto en grados.
+        lat2: latitud del segundo punto en grados.
+
+    Returns:
+        Distancia en kilometros entre los dos puntos.
+    """
+    r = 6371.0
+    phi1 = math.radians(lat1)
+    phi2 = math.radians(lat2)
+    dphi = math.radians(lat2 - lat1)
+    dlambda = math.radians(lon2 - lon1)
+    a = math.sin(dphi / 2) ** 2 + math.cos(phi1) * math.cos(phi2) * math.sin(dlambda / 2) ** 2
+    return 2 * r * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))