La evaluación de los recursos hídricos y medio ambiente necesita del estudio de la distribución de cobertura y la dinámica del cambio de uso de suelo, además de la interacción del medio físico con el ecosistema. Para realizar estos estudios se tiene que disponer de una conjunto de imágenes satelitales por periodos largos de tiempo. Actualmente el registro disponible de imágenes satelitales llega a los 50 años y se convierte en una fuente valiosa de información por su fácil disponibilidad y por ser acceso libre, es decir, no cuestan.
Cuando se quieren descargar periodos muy prolongados o áreas muy grandes, el procedimiento web de descarga se vuelve tedioso, lento y poco versátil. El uso de lenguajes como Python permite configurar las descargas masivas de imágenes satelitales, con procesos recurrentes que pueden ir corriendo por horas hasta que se hayan descargado todas las imágenes.
Este tutorial muestra la descarga del conjunto disponible de imágenes Aster para la región de Alajuela, Costa Rica. De un total de 735 imágenes, al aplicar un filtro de nubosidad menor al 40% e imágenes de día se tuvieron 92 imágenes con un tamaño en conjunto de 16 Gb.
FloPy es la librerìa de Python que construye y ejecuta modelos MODFLOW; esta librería se ha mejorado para proporcionar un soporte completo de MODFLOW 6 y la mayor parte de su desarrollo está relacionado con la funcionalidad de MODFLOW 6, herramientas para usar datos espaciales vectoriales, rasters y funcionalidades comunes de ploteo y exportación.
Python es un lenguaje de programación sencillo y potente; su simplicidad es notable en comparación con otros lenguajes de programación y su potencia se basa en la cantidad de herramientas disponibles para las diferentes áreas de estudio.
Hemos desarrollado un programa completo en modelamiento de aguas subterráneas con MODFLOW y FloPy que abarca desde los temas esenciales en Python hasta casos aplicados de modelamiento regional e intrusión marina. El programa está diseñado para brindarle al estudiante un enfoque metodológico para aprender FloPy basado en una serie de ejemplos aplicados junto con las opiniones/experiencias del profesor y la revisión del software.