Uzaktan Algılamada Konumsal Veri Analizi

Eğitim Şekli

Yüz Yüze

Ön Koşullar, Diğer Koşullar

Yok

Önerilen Destekleyici Dersler

Uzaktan Algılama

Dersin İçeriği

Giriş,Veri işleme sistemleri, Konumsal veri kaynakları, veri formatları ve coğrafi bilgi sistemleri, görüntü verilerinde geometrik distorsiyonların düzeltilmesi, polinomsal yaklaşımla geometrik düzeltme getirilmesi ve oransal polinom fonksiyon modeli, kontrol noktalarının seçiminde istatistik yaklaşımlar, uzaktan algılamada istatistiksel ve konumsal analiz yöntemleri, matematik modelleme, uzaktan algılamada konumsal korelasyon analizi, Uzaktan algılamada patern tanıma, Spektral dönüşümler, band oranlama, ana bileşenler, kontrast zenginleştirme, Fourier dönüşümleri, dalgacık analizi, görüntü rektifikasyonu ve konumsal istatistikle ilişkisi, ortorektifikasyon, Parametrik ve non-parametrik sınıflandırma yöntemleri, uzaktan algılama coğrafi bilgi sistemi veri entegrasyonu

Haftalık Ders İzlencesi

1) Uzaktan Algılamada veri işleme sistemleri, veri işleme yöntemleri
2) Konumsal veri kaynakları, veri formatları ve coğrafi bilgi sistemleri
3) Görüntü verilerinde geometrik distorsiyonların düzeltilmesi
4) Polinomsal yaklaşımla geometrik düzeltme getirilmesi ve oransal polinomlar
5) Kontrol noktalarının seçiminde istatistik yaklaşımlar Noise azaltma yöntemleri, radyometrik kalibrasyon, distorsiyon düzeltme
6) Görüntü rektifikasyonu ve konumsal istatistikle ilişkisi, ortorektifikasyon
7) Uzaktan algılamada istatistiksel ve konumsal analiz yöntemleri, matematik modelleme
8) Yıliçi ara sınavı
9) Uzaktan algılamada konumsal korelasyon analizi
10) Uzaktan algılamada patern tanıma, Spektral dönüşümler, band oranlama, ana bileşenler
11) Fourier dönüşümleri ve dalgacık analizi
12) Parametrik ve non-parametrik sınıflandırma yöntemleri
13) Uzaktan algılama coğrafi bilgi sistemi veri entegrasyonu
14) Hiperspektral veri analizi, görüntü küpü, hiperspektral verilerden detay çıkarma
15) Hiperspektral verilerin sınıflandırılması
16) Final sınavı

Önerilen/İstenen Ders Kaynakları

1- Griffth, Daniel A. and Larry J. Layne. A Casebook For Spatial Statistical Data Analysis: A Compilation of Analyses of Different Thematic Data Sets, New York: Oxford Press, 1999.
2- Longley, Paul A. and Michael Batty, eds. Advanced Spatial Analysis: The CASA Book of GIS, Redlands, CA: ESRI Press, 2003.
3- Albert, Donald P., William M. Gesler, and Barbara Levergood, eds. Spatial Analysis, GIS, and Remote Sensing Applications in the Health Sciences, Chelsea, MI: Ann Arbor Press, 2000.
4- Melnick, Alan L. Introduction to Geographic Information Systems in Public Health, Gaithersburg, MD: Aspen Publishers, Inc. 2002.
5- Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis: Volume 1: Geographic Patterns and Relationships, Redlands, CA: ESRI Press, 1999.
6- Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis: Volume 2: Spatial Measurements and Statistics, Redlands, CA: ESRI Press, 2005.
7- Clark, Isobel and William V. Harper. Practical Geostatistics 2000, Columbus, Ohio: Ecosse North America, LLC, 2000.
8- Lillesand,T.M.&Kiefer,R.W., (1999), Remote sensing and image interpretation, 4th ed. ISBN 0471255157, , 736 pp.
9- Danson and Plummers, 1995. Advances in Environmental Remote Sensing, RICS Books.
10- Jensen, J. R., 1996. Introductory Digital Image Processin g: A Remote Sensing Perspective, Prentice Hall Inc., USA.

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	40%
Sayı Yüzde Yarıyıl İçi Çalışmaları Ara Sınav 1 70% Ödev 1 30%
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı	60%
Toplam	100%

Dersin Eğitim Dili

Türkçe

Mesleki Uygulama

İstenmemekte