Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
HRT422 Uydu Görüntülerinin Analizi (SD 6) 927003 4 8 3

Dersin Amacı

Uydu görüntülerinin sınıflandırılması, analiz ve yorumlanması konularını öğretmeyi amaçlamaktadır

Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Doç. Dr. Sedat DOĞAN

Ön Koşul Dersleri

Yok

Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Schowengerdt, R.A., 2007. Remote Sensing, Models and Methods for Image Processing. Elsevier Inc. Egan W.G., 2004. Optical Remote Sensing, Marcel Dekker Inc. Rees W.G., 2001. Physical Principles of Remote Sensing, Cambridge University Press. Elachi, C and Van Zyl, J., 2006. Introduction to Physics and Techniques of Remote Sensing, Wiley and Sons Inc. Publication. Uzaktan algılama yazılımları, Matlab yazılı ve veri analizi ile ilgili diğer yazılımlar.

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Staj Durumu

Yok

Dersin İçeriği

Uzaktan algılamada veri sistemleri ve veri modelleri. Bandlar arasındaki ilişkiler. Uydu görüntülerinde eğitimli ve eğitimsiz sınıflandırma tekniklerine giriş. Kümeleme algoritmaları. Eğitimli sınıflandırma teknikleri. Eğitimli (geri beslemeli) yapay sinir ağları Geri yayılım algoritmaları. Eğitimli yapay sinir ağları ile sınıflandırma. Faktör analizi, ana bileşenler analizi. Bağımsız bileşenler analizi. Bileşen analizlerinin eğitimsiz (self training) yapay sinir ağları ile yorumlanması. Uydu görüntüleri ile değişim belirleme. Uydu görüntüleri ile haritaların otomatik güncelleştirilmesi. Görüntülerde semantik ilişkiler.

Değerlendirme

# Etkinlikler Adet Yuzde Katkısı Yarıyıl İci Etkinlik Yıl Sonu Etkinlik
90 Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 0 40
91 Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 0 60
1 Ara Sınav 1 100 1
2 Final Sınavı 1 100 1

Ders İş Yükü Verisi

# Etkinlikler Adet Süresi(saat) Toplam İş Yükü(saat)
1 Ara Sınav 1 10 10
2 Final Sınavı 1 10 10
29 Bireysel Çalışma 10 1 10
31 Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma 3 5 15
32 Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 5 5
33 Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 5 5
54 Ev Ödevi 2 10 20

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Uzaktan algılamada veri sistemleri ve veri modelleri.
2 Bandlar arasındaki ilişkiler.
3 Uydu görüntülerinde eğitimli ve eğitimsiz sınıflandırma tekniklerine giriş.
4 Kümeleme algoritmaları.
5 Eğitimli sınıflandırma teknikleri.
6 Eğitimli (geri beslemeli) yapay sinir ağları
7 Geri yayılım algoritmaları.
8 Eğitimli yapay sinir ağları ile sınıflandırma.
9 Arasınav
10 Faktör analizi, ana bileşenler analizi.
11 Bağımsız bileşenler analizi.
12 Bileşen analizlerinin eğitimsiz (self training) yapay sinir ağları ile yorumlanması.
13 Uydu görüntüleri ile değişim belirleme.
14 Uydu görüntüleri ile haritaların otomatik güncelleştirilmesi. Görüntülerde semantik ilişkiler.
15
16

Dersin Öğrenme Çıktıları

# Öğrenme Çıktı Id Açıklama
1 1288561 Uzaktan algılamada kullanılan analiz tekniklerinin temel esaslarını öğrenir.
2 1288562 Öğrendiği teknikleri hazır yazılımlarla ve kendi yazacağı programlarla uygular.
3 1288563 Otomatik harita güncelleştirme ve konumsal veri altyapılarını güncelleştirme gibi çok yeni alanların temel mantığını kavrar.
4 1288564 Uydu görüntülerinin içerdiği semantik bilgilerin farkına varır.
5 1288565 Uydu görüntülerinin acil durum yönetiminde kullanılması için gereken yaklaşımları öğrenir.

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 70015 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
2 70019 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3 70020 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
4 70021 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi. bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5 70360 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
6 70022 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7 70023 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8 70024 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 70373 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10 70025 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
11 70377 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık