El proyecto BermejaPi del IES Monterroso (MonteSTEAM por AidaRac) analiza el efecto invernadero atmosférico y detecta vegetación usando el índice BNDVI con la cámara NoIR de la ISS.
El proyecto BermejaPi del IES Monterroso (MonteSTEAM por AidaRac) calcula la masa, la gravedad y la temperatura de un planeta desconocido desde la ISS usando Python y física orbital.
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.
En esta octava entrega del proyecto BermejaPi, integramos el análisis de vegetación terrestre mediante el índice visible VARI (Visible Atmospherically Resistant Index) dentro de nuestro script de vuelo para la ESA. Esta técnica permite cuantificar la biomasa y salud de la cubierta vegetal en pasos continentales utilizando únicamente la cámara RGB de la ISS, registrando la densidad de clorofila y el porcentaje de suelo fértil en tiempo real sobre el archivo CSV de telemetría junto a las métricas de albedo y velocidad orbital.
En la séptima entrega del proyecto BermejaPi, implementamos una misión científica de observación terrestre orientada al estudio del clima para la Misión Space Lab de la ESA. Mediante el uso del espacio de color HSV en OpenCV, el script procesa en tiempo real las imágenes capturadas desde la ISS para calcular la proporción de masa nubosa (albedo estimado) y correlacionarla con la telemetría del Sense HAT y la velocidad orbital.
En esta sexta entrega del proyecto BermejaPi, ejecutamos una prueba de ensayo general (Dry Run) para validar el cumplimiento de la normativa oficial de la ESA en el concurso Astro Pi Mission Space Lab. Implementamos un sistema de lectura ambiental con Sense HAT, procesamiento ORB con OpenCV, parada automática antes de los 10 minutos y un algoritmo dinámico de purga de imágenes para garantizar un límite máximo de 42 archivos y 250 MB en disco, dejando el software listo para posteriores fases de experimentación.
Arrancamos BermejaPi, la serie hermana de BermejaSat dedicada al European Astro Pi Challenge. En esta primera entrada instalamos el simulador oficial Astro Pi Replay Tool en local con Python 3.11 y probamos un primer programa mínimo con el Sense HAT, sin necesidad de tener la Raspberry Pi delante.
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En la entrada #21 de BermejaSat (MonteSTEAM – IES Monterroso / AIDARAC) completamos el ciclo de vuelo completo: lanzamiento en cohete desde Sierra Bermeja (1.450 m) hasta el apogeo (2.450 m), despliegue de paracaídas y caída con deriva por viento. Integración total con firmwares C++, script en Python para logging CSV/KML y renderizado tridimensional en Google Earth.