Herramienta elegida: Jupyter Notebook (con Python)
¿Por qué?
Interacción directa: puedo escribir códigos, ejecutarlos, ver resultados y modificarlos inmediatamente.
Visualización de procesos: perfecto para procesar datos de modelos de elevación, imágenes satelitales, CSV, etc.
Aprendizaje activo: al experimentar con librerías como rasterio, numpy, matplotlib o laspy, estoy aplicando teoría en tiempo real.
¿Cómo usarlo esta semana?
| Día | Aplicación práctica en Jupyter |
|---|---|
| Lunes | Cargar y visualizar ortofotos estereoscópicas con rasterio |
| Martes | Crear y visualizar un modelo de elevación (DEM) |
| Miércoles | Validar el DEM con perfiles y sombreado de terreno |
| Jueves | Documentar el flujo en un notebook con celdas Markdown explicativas |
| Viernes | Exportar resultados, generar gráficas y dejar tu script limpio |
Resultado esperado al final de la semana
Un Jupyter Notebook funcional que:
Carga imágenes estéreo
Genera y visualiza el DEM
Valida resultados con comparaciones
Sirve como guía para próximos proyectos o para enseñar a colegas
