TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
| UZAKTAN ALGILAMA VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ (DR) | |
| Kod | UA602 |
| Ad | İleri Uzaktan Algılama Teknolojileri |
| Dönem | 2025-2026 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Belirsiz |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. NAZIM AKSAKER |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı, uzaktan algılama alanındaki ileri teknolojileri tanıtmak, hiperspektral, radar ve LiDAR veri işleme tekniklerine dair teorik ve uygulamalı bilgi kazandırmaktır. Öğrencilerin uzaktan algılama verilerini analiz etme ve yorumlama yeteneklerini geliştirmek hedeflenmektedir.
Dersin İçeriği
Hiperspektral uzaktan algılama, radar uzaktan algılama (Sentinel-1, SAR), LiDAR teknolojisi, ileri görüntü işleme teknikleri, nesne tabanlı sınıflandırma, veri füzyonu, üç boyutlu modelleme, büyük veri işleme, makine öğrenmesi uygulamaları, uzaktan algılamada yapay zeka.
Dersin Ön Koşulu
Ön koşul bulunmamaktadır
Kaynaklar
Richards, J. A. (2013). Remote Sensing Digital Image Analysis. Jensen, J. R. (2015). Introductory Digital Image Processing. Schowengerdt, R. A. (2007). Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing. Güncel makaleler ve ders notları / Recent articles and lecture notes.
Notlar
Richards, J. A. (2013). Remote Sensing Digital Image Analysis. Jensen, J. R. (2015). Introductory Digital Image Processing. Schowengerdt, R. A. (2007). Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing. Güncel makaleler ve ders notları / Recent articles and lecture notes.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | İleri uzaktan algılama teknolojilerini tanımlar. |
| ÖÇ02 | Hiperspektral, radar ve LiDAR verilerini işler. |
| ÖÇ03 | Nesne tabanlı sınıflandırma ve veri füzyonu uygular. |
| ÖÇ04 | Uzaktan algılama uygulamalarında yapay zeka kullanır. |
| ÖÇ05 | Büyük veri işleme tekniklerini açıklar. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İleri düzey Uzaktan algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri kavramları hakkında altyapı sahibi olur. | 3 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Uzaktan algılama teknolojisi, algılayıcı sistemler ve bu sistemlerin elde ettiği görüntüler hakkında bilgi sahibi olur. | 2 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Uzaktan algılama verisi kullanarak CBS veri tabanları için bilgi üretebilir ve veri tabanı yönetimi konularında bilgi sahibi olur. | 2 |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mühendislik uygulamaları için gerekli olan güncel teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin kullanma becerisi, ile veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi edinir. | |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Güncel veri ve yöntemlerin multi-disipliner çalışmalarda kullanılabilmesi için gerekli bilgileri edinir. | 2 |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama alanlarındaki güncel veri ve yazılımları kullanma konularında teknik yeterlilik kazanır. | 3 |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Uydu görüntülerinin kullanım alanları hakkında bilgi sahibi olur; bu alanda kuramsal ve uygulamalı bilgileri mesleki alanda çözümleri ile birlikte kullanabilir. | |
| PÖÇ08 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Uydu verilerini işleyerek fiziksel ve atmosferik değişkenleri hesaplama ve yorumlama yeteneğine sahip olur. | |
| PÖÇ09 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Uzaktan Algılama tekniklerini kullanarak CBS projeleri için veri hazır. | 3 |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | CBS teknikleri ile coğrafi veriyi analiz etme ve yorumlamaya yeterlilik kazanır. | 2 |
| PÖÇ11 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Kullanıcı düzeyinin üzerinde sorun belirleme, çözme, çözüme yönelik uygulama geliştirme becerisi kazanır | |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Uydu verilerinden bilgileri elde etme, değerlendirme, kayıt etme ve uygulama yapabilme yeteneğini edinir. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Uzaktan algılamada yeni eğilimler | Ön hazırlık bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 2 | Hiperspektral uzaktan algılamaya giriş | Ön hazırlık bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 3 | Hiperspektral veri işleme teknikleri | Ön hazırlık bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 4 | Radar uzaktan algılamaya giriş | Ön hazırlık bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 5 | SAR veri işleme ve yorumlama | Ön hazırlık bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Tartışma, Anlatım |
| 6 | LiDAR teknolojisine giriş | Ön hazırlık bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 7 | LiDAR veri işleme ve uygulamalar | Ön hazırlık bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 8 | Ara Sınavlar | Ön hazırlık bulunmaktadır | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev, Proje / Tasarım |
| 9 | Nesne tabanlı görüntü analizi | Ön koşul bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Anlatım |
| 10 | Veri füzyon teknikleri | Ön koşul bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 11 | 3B modelleme ve uygulamalar | Ön koşul bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Tartışma, Anlatım |
| 12 | Büyük veri işleme yaklaşımları | Ön koşul bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Uzaktan algılamada makine öğrenmesi | Ön koşul bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Tartışma, Anlatım |
| 14 | Uzaktan algılamada yapay zeka uygulamaları | Ön koşul bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 15 | Proje sunumları ve genel değerlendirme | Ön koşul bulunmamaktadır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ön koşul bulunmaktadır | Ölçme Yöntemleri: Proje / Tasarım, Ödev, Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ön koşul bulunmamaktadır | Ölçme Yöntemleri: Proje / Tasarım, Ödev, Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 15 | 3 | 45 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 15 | 4 | 60 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 1 | 20 | 20 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 10 | 10 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 150 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,00 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||