Uzaktan Algılamada Konumsal Bilgi İşleme ve Görüntü İşleme
Jeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği
Fen Bilimleri Enstitüsü
Doktora
| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Uzaktan Algılamada Konumsal Bilgi İşleme ve Görüntü İşleme | JJM612 | Seçmeli | Doktora | 1 | Bahar | 8 |
Öğretim Elemanı Adı
Prof. Dr. Ozan ARSLAN
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Uzaktan algılamada ileri digital görüntü işleme algoritmalarını kullanabilme becerisini geliştirir.
2) Uzaktan algılanmış görüntüler üzerinde bazı konumsal analiz kavramları ile konumsal veri modelleme bilgilerini tartışır.
3) Uzaktan algılamada konumsal korelasyon analizi ve digital görüntülerde konumsal istatistik kavramlarını açıklar.
4) Uzaktan algılamada konumsal verilerin elde edilmesi ve analizine yönelik temel kavramları kullanır.
5) Uzaktan algılamada konumsal veri setlerinin işlenmesinde yazılım ve algoritma geliştirme hakkında temel bilgileri tanımlar.
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | ||
| Öğrenme Kazanımları | |||||
| 1 | Yüksek | ||||
| 2 | Orta | ||||
| 3 | Orta | ||||
| 4 | Orta | ||||
| 5 | Düşük | ||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
Uzaktan Algılama
Dersin İçeriği
Bu derste giriş, konumsal verilerin elde edilmesi ve analizi, konumsal veri modelleri ve formatları, bilgi sistemleri yaklaşımı, konumsal veri modelleme algoritmaları, konumsal veri setlerinin işlenmesinde yazılım mühendisliği yaklaşımı, coğrafik referanslı verilerin görselleştirilmesi, uydu görüntülerinin işlenmesinde jeoistatistik yaklaşımlar, spektral ve konumsal dönüşüm yöntemleri, uzaktan algılamada konumsal korelasyon analizi, görüntü işlemede konumsal istatistik, uzaktan algılamada örüntü tanıma, spektral dönüşümler, band oranlama, ana bileşenler analizi, görüntü zenginleştirme ve onarımı, kontrast zenginleştirme yöntemleri, global ve yerel dönüşümler, Konumsal dönüşümler ve filtreleme, görüntü birleştirme (karma) ve kantitatif yaklaşımıyla ilgili detaylı bilgi verilir.
Haftalık Ders İzlencesi
1) Konumsal verilerin elde edilmesi ve analizi2) Konumsal veri modelleri ve formatları
3) Bilgi sistemleri ve konumsal veri modelleme algoritmaları
4) Konumsal veri setlerinin işlenmesinde yazılım mühendisliği yaklaşımı
5) Coğrafik referanslı verilerin görselleştirilmesi
6) Uydu görüntülerinin işlenmesinde jeoistatistik yaklaşımlar
7) Spektral ve konumsal dönüşüm yöntemleri
8) Yıliçi sınavı
9) Uzaktan algılamada konumsal korelasyon analizi, görüntü işlemede konumsal istatistik
10) Uzaktan algılamada örüntü tanıma, spektral dönüşümler, band oranlama
11) Görüntü zenginleştirme ve onarımı
12) Kontrast zenginleştirme yöntemleri, global ve yerel dönüşümler
13) Konumsal dönüşümler ve filtreleme
14) Görüntü birleştirme (karma) ve kantitatif yaklaşım
15) Pan sharpening methods
16) Final sınavı
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
1) Anlatım
2) Soru-Cevap
3) Alıştırma ve Uygulama
4) Gösteri
5) Laboratuvar/Çalıştay
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarıya Oranı |
50% |
||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
|||||||||||||||
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
50% |
||||||||||||||
Toplam | 100% | ||||||||||||||
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte