TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
| UZAKTAN ALGILAMA VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ (DR) | |
| Kod | UA605 |
| Ad | Uzaktan Algılamada Sınıflama Yöntemleri-I |
| Dönem | 2025-2026 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Güz |
| 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. TOLGA ÇAN |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Uzaktan algılama verileri üzerinde temel görüntü sınıflama tekniklerini uygulanacaktır. ArcGIS Pro ve Image Analyst araçları kullanılarak görüntü ön işleme, eğitim verisi oluşturma, klasik denetimli sınıflama yöntemleri ve doğruluk değerlendirmesi gibi temel kavram ve uygulamalar hakkında bilgi ve beceri kazandırılması hedeflenmektedir.
Dersin İçeriği
ArcGIS Pro yazılımının Image Analyst modülü kullanılarak, uydu ve hava görüntülerinin temel işlenme teknikleri, eğitim verisi oluşturma, denetimli sınıflama algoritmalarının uygulanması, sınıflandırma sonuçlarının doğruluk analizinin yapılması gibi konular teorik ve uygulamalı olarak ele alınacaktır. Öğrenciler, sınıflama sürecinin her aşamasını veri hazırlamadan sonuç yorumlamaya kadar kapsamlı bir şekilde öğrenecek; coğrafi bilgi sistemleri ile görüntü analizi arasındaki ilişkiyi kavrayarak, farklı sınıflama yöntemlerinin veri türüne ve amaca göre nasıl seçileceğini analiz edebilecek düzeye geleceklerdir. Ders sonunda, öğrencilerin temel sınıflama tekniklerini uygulayabilme, sonuçları değerlendirebilme ve küçük çaplı sınıflama projeleri yürütebilme yetkinliğine sahip olmaları hedeflenmektedir.
Dersin Ön Koşulu
Ön koşul bulunmamaktadır.
Kaynaklar
Imagery and Remote sensing resouces https://www.esri.com/en-us/capabilities/imagery-remote-sensing/resources Fundamentals of Remote Sensing. A Canada Centre for Remote Sensing Remote Sensing Tutorial https://natural-resources.canada.ca/sites/nrcan/files/earthsciences/pdf/resource/tutor/fundam/pdf/fundamentals_e.pdf Date modified: 2025-01-08
Notlar
Imagery and Remote sensing resouces https://www.esri.com/en-us/capabilities/imagery-remote-sensing/resources Fundamentals of Remote Sensing. A Canada Centre for Remote Sensing Remote Sensing Tutorial https://natural-resources.canada.ca/sites/nrcan/files/earthsciences/pdf/resource/tutor/fundam/pdf/fundamentals_e.pdf Date modified: 2025-01-08
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Sınıflamanın temel kavramlarını açıklar. |
| ÖÇ02 | Denetimli ve denetimsiz sınıflama yöntemlerini karşılaştırır. |
| ÖÇ03 | Temel sınıflama algoritmalarını uygular. |
| ÖÇ04 | Doğruluk analizlerini gerçekleştirir. |
| ÖÇ05 | Farklı sınıflandırma yöntemlerinin avantaj ve dezavantajlarını değerlendirir. |
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. | |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Uzaktan algılama teknolojisi, algılayıcı sistemler ve bu sistemlerin elde ettiği görüntüler hakkında bilgi sahibi olur. | 3 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Uzaktan algılama verisi kullanarak CBS veri tabanları için bilgi üretebilir ve veri tabanı yönetimi konularında bilgi sahibi olur. | 3 |
| 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. | |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama alanlarındaki güncel veri ve yazılımları kullanma konularında teknik yeterlilik kazanır. | |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Uydu görüntülerinin kullanım alanları hakkında bilgi sahibi olur; bu alanda kuramsal ve uygulamalı bilgileri mesleki alanda çözümleri ile birlikte kullanabilir. | 3 |
| PÖÇ08 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Uydu verilerini işleyerek fiziksel ve atmosferik değişkenleri hesaplama ve yorumlama yeteneğine sahip olur. | 3 |
| PÖÇ09 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Uzaktan Algılama tekniklerini kullanarak CBS projeleri için veri hazır. | 2 |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | CBS teknikleri ile coğrafi veriyi analiz etme ve yorumlamaya yeterlilik kazanır. | |
| 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. | 2 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Uzaktan algılamada sınıflamanın temelleri | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Denetimli sınıflama kavramı | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Denetimsiz sınıflama kavramı | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Karar sınırları ve parametre tahmini | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Minimum mesafe sınıflaması | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Maksimum olasılık sınıflaması | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | K-en yakın komşu algoritması | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 8 | Ara Sınavlar | Ön hazırlık gereklilidir. | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev, Proje / Tasarım |
| 9 | Destek vektör makineleri | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Doğruluk analizi ve hata matrisi | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Özellik seçimi ve boyut indirgeme | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Görüntü sonrası işleme teknikleri | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Karma sınıflama yöntemleri | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Uygulamalı sınıflama çalışmaları | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Anlatım |
| 15 | Proje sunumları ve değerlendirme | Ön hazırlık gerekli değildir. | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ön hazırlık gereklidir. | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Proje / Tasarım, Ödev |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ön hazırlık gereklidir. | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev, Proje / Tasarım |
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 | ||