| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Uzaktan Algılamada İşaret ve Görüntü İşleme | BLM6105 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz |
|---|
| Dersin Dili | Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Gökhan Bilgin |
| Dersi Veren(ler) | Banu Diri |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Bu ders kapsamında temel olarak uzaktan algılama temellerinin verilmesi ve elde edilen veriler üzerinde işaret ve görüntü işleme yöntemlerinin öğretilmesi amaçlanmaktadır. Bu bağlamda uzaktan algılama verilerinin elde edilmesi, özelliklerinin değerlendirilmesi, ön işleme adımlarının öğretilmesi (gürültü giderimi, filtreleme, boyut indirgeme vb…), özellik çıkarımı, eğiticisiz ve eğiticili sınıflandırma konularına değinilecektir. Ayrıca öğrencilerin hesapsal yeteneklerinin arttırılması için temel uzaktan algılama verileri üzerinde Matlab tabanlı grup projeleri yürütülecektir. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Uzaktan algılama temelleri ve çeşitleri Uzaktan algılama verilerin özellikleri Uzaktan algılamada kullanılan temel işaret ve görüntü işleme yöntemleri Uzaktan algılama verilerinde gürültü giderimi ve filtreleme Uzaktan algılama verilerinde görüntü zenginleştirme Boyut indirgeme yöntemleri Uzaktan algılama verilerinde örüntü tanıma Uzaktan algılanan işaret ve görüntülerde eğiticili ve eğiticisiz öğrenme yöntemleri |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrencilere uzaktan algılanan işaret ve görüntülerin orijini ve doğası hakkında temel altyapı verilmiş olacaktır
- Öğrencilere uzaktan algılanan işaret ve görüntülerin temelleri ve uzaktan algılanan işaret ve görüntülerin analiz uygulamalarını öğrenmiş olacaktır.
- Bilgisayar mühendisliği öğrencilerine, özellikle gelişen bu disiplinler arası alanda güçlü matematiksel ve algoritmik bilgiler kazandırılacaktır.
- Öğrencilere işaret ve görüntü işleme konularının yanı sıra örüntü tanıma ve makine öğrenmesi gibi konular da öğretilerek hesapsal ve bilimsel yetenekleri arttırılmaya çalışılacaktır.
- Öğrencilere çeşitli dönem içi ödevler verilerek ve bu konularda yayın oluşturmaları sağlanarak gerek matematik ve analitik gerekse bilimsel yazım yetenekleri arttırılmış olacaktır.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Uzaktan algılama temelleri I (Elektromanyetik spektrum, yansıma, spektral imzalar) | Hayır |
| 2 | Uzaktan algılama temelleri II (İşaret ve görüntü karakteristikleri, ölçek, çözünürlük) | Ders öncesi verilecektir |
| 3 | Uzaktan algılamada üretilen verilerin özellik ve çeşitleri | Ders öncesi verilecektir |
| 4 | Konumlandırma ve izdüşüm yöntemleri | Ders öncesi verilecektir |
| 5 | Uzaktan algılamada kullanılan sayısal işaret ve görüntü işleme teknikleri | Ders öncesi verilecektir |
| 6 | Ön işleme adımları I – Atmosferik bozukluklar, düzeltmeler | Ders öncesi verilecektir |
| 7 | Ön işleme adımları II - Gürültü giderimi, filtreleme | Ders öncesi verilecektir |
| 8 | Ön işleme adımları III – Boyut indirgeme yöntemleri | Ders öncesi verilecektir |
| 9 | İşaret ve görüntü işleme temelleri, biçimsel, istatistiksel ve dönüşümsel özellik çıkarım yöntemleri I | Ders öncesi verilecektir |
| 10 | Yıl içi sınavı | Evet |
| 11 | İşaret ve görüntü işleme temelleri, biçimsel, istatistiksel ve dönüşümsel özellik çıkarım yöntemleri II | Ders öncesi verilecektir |
| 12 | İşaret ve görüntülerin eğiticisiz öğrenme yöntemleriyle analizi I | Ders öncesi verilecektir |
| 13 | İşaret ve görüntülerin eğiticisiz öğrenme yöntemleriyle analizi II | Ders öncesi verilecektir |
| 14 | Coğrafi bilgi sistemleri | Ders öncesi verilecektir |
| 15 | Gerçek verilerle uygulama örnekleri | Ders öncesi verilecektir |
| 16 | Final Sınavı | Evet |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 5 | 40 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Final | 1 | 30 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 5 | 20 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 30 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 50 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
