En la décima entrega del proyecto BermejaPi, desarrollamos un generador de telemetría sintética orbital de alta precisión para superar las limitaciones de la simulación estática. Con datos variados y realistas, aplicamos algoritmos no supervisados de Scikit-Learn (K-Means e Isolation Forest), clasificando de forma autónoma tres tipos de biomas terrestres (océanos, vegetación fértil y nubes) e identificando anomalías magnéticas compatibles con la SAA, consolidando la rama de Ciencia de Datos para la memoria final de la ESA.
