| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Uzaktan Algılamaya Giriş | EE 463 | | | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Uzaktan algılama ilkelerinin temelleri |
| 2. Uzaktan algılamadaki uygulamalar |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Uzaktan algılama ilkeleri, dijital görüntü verilerinin özellikleri, spektral aralıklar, uydu sensörleri, tarayıcılar, görüntü verilerinin kaydı ve yorumlanması, hata düzeltme, iyileştirme teknikleri, çok bantlı dönüşümler, görüntü verilerinin Fourier dönüşümü, özellik azaltma, istatistiksel yöntemler, bilgiye dayalı görüntü analizi, hiperspektral görüntü verileri, uzaktan algılama uygulamaları. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
- |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Uzaktan Algılama İlkelerinin Temelleri |
| 2 | Dijital Görüntü Verilerinin Özellikleri, Spektral Aralıklar |
| 3 | Uydu Sensörleri, Görünür ve Kızılötesi Tarayıcıları |
| 4 | Uzamsal Veriler |
| 5 | Dijital Görüntü Veri Ölçekleri |
| 6 | Görüntü Verilerinin Kaydı, Hata Düzeltme |
| 7 | Dijital Görüntü Verilerinin Yorumlanması |
| 8 | Dijital Görüntü Verilerinin Yorumlanması |
| 9 | Geliştirme Teknikleri |
| 10 | Çokluspektral Dönüşümler |
| 11 | Görüntü Verilerinin Fourier Dönüşümü |
| 12 | Özellik Azaltma, İstatistiksel Yöntemler |
| 13 | Bilgiye Dayalı Görüntü Analizi, Hiperspektral Görüntü Verileri |
| 14 | Uzaktan Algılama Uygulamaları |
| |
| Kaynaklar: |
| John A. Richards, Remote Sensing Digital Image Analysis: Springer, 2006, ISBN: 978-3-642-30061-5 |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| . Haftada 3 saat ders
. 7 ödev. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ödev | 7 | %5 |
| Ara Sınav | 1 | %40 |
| Derse Devamsızlık | 42 | %5 |
| Final Sınavı | 1 | %50 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin AKTS İş Yükü:
|
| # | Aktivite | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
| 1 | Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 3,00 | 42,00 |
| 2 | Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 3 | Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda) | 14 | 1,00 | 14,00 |
| 4 | İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez) | 1 | 3,00 | 3,00 |
| 5 | İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda) | 14 | 1,00 | 14,00 |
| 6 | Ev ödevleri | 7 | 2,00 | 14,00 |
| 7 | Sınavlara Hazırlık | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 8 | Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil) | 1 | 15,00 | 15,00 |
| 9 | Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 1 | 3,00 | 3,00 |
| 10 | Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 11 | Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil) | 1 | 20,00 | 20,00 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı (0-4) |
| 1 | Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayar tabanlı hesaplama ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi sahibi olma. | 3 |
| 2 | Bu bilgileri karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | 2 |
| 3 | Karmaşık mühendislik problemlerini; temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi. | 3 |
| 4 | Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi. | 2 |
| 5 | Karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | 1 |
| 6 | Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dâhil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | 2 |
| 7 | Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | 1 |
| 8 | Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi sahibi olma. | 0 |
| 9 | Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | 1 |
| 10 | Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma ve etik sorumluluk hakkında bilgi sahibi olma. | 1 |
| 11 | Hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık sahibi olma. | 0 |
| 12 | Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | 0 |
| 13 | Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | 0 |
| 14 | Proje yönetimi, ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibi olma. | 0 |
| 15 | Girişimcilik ve yenilikçilik konusunda farkındalık sahibi olma. | 0 |
| 16 | Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. | 0 |