UA008 Image Classification Methods and Performances in Remote Sensing

6 ECTS - 3-0 Duration (T+A)- . Semester- 3 National Credit

Information

Code UA008
Name Image Classification Methods and Performances in Remote Sensing
Term 2022-2023 Academic Year
Semester . Semester
Duration (T+A) 3-0 (T-A) (17 Week)
ECTS 6 ECTS
National Credit 3 National Credit
Teaching Language Türkçe
Level Yüksek Lisans Dersi
Type Normal
Mode of study Yüz Yüze Öğretim
Catalog Information Coordinator Dr. Öğr. Üyesi NURİ EMRAHOĞLU


Course Goal / Objective

Classification programs and their differences

Course Content

The structure of image classification medotypes, programs and performance of programs

Course Precondition

none

Resources

Image Analysis, Classification and Change Detection in Remote Sensing:

Notes

https://books.google.com.tr/books?id=zM2uAwAAQBAJ&printsec=frontcover&dq=remote+sensing+classification&hl=tr&sa=X&redir_esc=y#v=onepage&q=remote%20sensing%20classification&f=false


Course Learning Outcomes

Order Course Learning Outcomes
LO01 What is an image what does the smallest image mean
LO02 Earth satellites and their purpose
LO03 Image reception systems in satellites
LO04 What is image classification
LO05 Image classification programs
LO06 the performance of the classed images
LO07 What is accuracy test
LO08 Classification and performance of programs


Relation with Program Learning Outcome

Order Type Program Learning Outcomes Level
PLO01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal At the end of the programme, the students acquire advanced knowledge on remote sensing and GIS theory 3
PLO02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal The students gain knowledge on remote sensing technologies, sensors and platforms and remotely sensed data 4
PLO03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal The students generate information using remotely sensed data and GIS together with database management skills. 3
PLO04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal The students develop the necessary skills for selecting and using appropriate techniques and tools for engineering practices, using information technologies effectively, and collecting, analysing and interpreting data.
PLO05 Bilgi - Kuramsal, Olgusal The students gain knowledge to use current data and methods for multi-disciplinary research 2
PLO06 Bilgi - Kuramsal, Olgusal The students gain technical competence and skills in using recent GIS and remote sensing software 5
PLO07 Bilgi - Kuramsal, Olgusal The students acquire knowledge on potential practical fields of use of remotely sensed data, and use their theoretical and practical knowledge for problem solution in the related professional disciplines. 5
PLO08 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Students will be able to calculate and interpret physical and atmospheric variables by processing the satellite data. 4
PLO09 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Students can generate data for GIS projects using Remote Sensing techniques. 2
PLO10 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Gains the ability to analyze and interpret geographic data with GIS techniques 3
PLO11 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Gains the ability of problem solving, solving, solution oriented application development 2
PLO12 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Acquires the ability to acquire, evaluate, record and apply information from satellite data 4


Week Plan

Week Topic Preparation Methods
1 What is remote sensing expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
2 Introduction of satellites expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri
3 The technical specifications of the satellite image expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri
4 What is a digital display expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
5 Meaning of pixel resolutions expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri
6 Satellite image bands concept expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri
7 which image tapes and place objects are best determined expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri
8 Mid-Term Exam text exams Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav, Proje / Tasarım
9 what is a sample classification expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri
10 What is non-sample classification expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri
11 Classification methods expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri
12 the nearest neighborhood NNC expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri
13 maximum likelihood expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri
14 New CNN classification expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri
15 ellipsoid method expression, question-answer, discussion, research Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri
16 Term Exams text exams Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
17 Term Exams text exams Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav, Proje / Tasarım


Student Workload - ECTS

Works Number Time (Hour) Workload (Hour)
Course Related Works
Class Time (Exam weeks are excluded) 14 3 42
Out of Class Study (Preliminary Work, Practice) 14 5 70
Assesment Related Works
Homeworks, Projects, Others 0 0 0
Mid-term Exams (Written, Oral, etc.) 1 15 15
Final Exam 1 30 30
Total Workload (Hour) 157
Total Workload / 25 (h) 6,28
ECTS 6 ECTS

Update Time: 15.01.2023 02:23