TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
| UZAKTAN ALGILAMA VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ (DR) | |
| Kod | UA608 |
| Ad | Uzaktan Algılamada Büyük Veri-II |
| 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 algılamada büyük veri uygulamalarında ileri analiz teknikleri, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yaklaşımlarını tanıtmak ve öğrencilere bu yöntemleri bulut tabanlı platformlarda uygulayabilme becerisi kazandırmaktır.
Dersin İçeriği
Uzaktan algılamada büyük veri işleme yöntemleri, makine öğrenmesi algoritmaları, derin öğrenme modelleri, Google Earth Engine’de ileri analiz uygulamaları, sınıflandırma ve regresyon modelleri, çoklu veri kaynağı entegrasyonu ve bulut tabanlı analizlerde proje geliştirme.
Dersin Ön Koşulu
Ön koşul bulunmamaktadır.
Kaynaklar
Ghorbanian, A., et al. (2021). Cloud Computing in Remote Sensing: Big Data Applications. Lary, D. J. et al. (2016). Machine Learning in Geosciences. Google Earth Engine Developer Guide. Relevant journal articles and online tutorials.
Notlar
Ghorbanian, A., et al. (2021). Cloud Computing in Remote Sensing: Big Data Applications. Lary, D. J. et al. (2016). Machine Learning in Geosciences. Google Earth Engine Developer Guide. Relevant journal articles and online tutorials.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Uzaktan algılamada ileri analiz yöntemlerini tanımlar. |
| ÖÇ02 | Makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarını açıklar. |
| ÖÇ03 | Google Earth Engine’de ileri analiz uygular. |
| ÖÇ04 | Çoklu veri entegrasyonu ve proje geliştirme gerçekleştirir. |
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. | |
| 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. | 3 |
| 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. | 2 |
| 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. | 3 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Uzaktan algılamada ileri büyük veri kavramları | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 2 | Makine öğrenmesine giriş | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 3 | Sınıflandırma algoritmaları (RF, SVM) | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 4 | Regresyon algoritmaları ve uygulamaları | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Anlatım |
| 5 | Google Earth Engine’de makine öğrenmesi uygulamaları | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 6 | Derin öğrenmeye giriş | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma, Soru-Cevap |
| 7 | CNN ve uzaktan algılamada uygulamaları | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma, Soru-Cevap |
| 8 | Ara Sınavlar | Ön hazırlık gerekli | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev, Proje / Tasarım |
| 9 | Çoklu veri kaynağı entegrasyonu | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 10 | Google Earth Engine’de veri entegrasyonu ve örnek uygulamalar | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 11 | Zaman serileri analizi ve değişim tespiti | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 12 | Büyük veri ile afet yönetimi uygulamaları | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 13 | Bulut tabanlı veri analizi için proje geliştirme | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 14 | Proje sunumları ve tartışmalar | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 15 | Genel değerlendirme ve kapanış | Ön hazırlık gerekli değil | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ön hazırlık gerekli | Ölçme Yöntemleri: Ödev, Yazılı Sınav, Proje / Tasarım |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ön hazırlık gerekli | 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 | ||