GMT636 - UZAKTAN ALGILAMADA İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| UZAKTAN ALGILAMADA İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME | GMT636 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 1 | 3 | 7 |
| Önkoşul(lar)-var ise | ||||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Soru-Yanıt Uygulama-Alıştırma | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Prof.Dr. Mustafa TÜRKER | |||||
| Dersin amacı | Uzaktan algılamada görüntü işleme kavramı ve görüntü işleme teknikleri konullarının temelleri, ilkeleri ve yöntemleri hakkında ayrıntılı bilgi ve gelişmiş beceriyi kazandırmak. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Görsel algılama. Frekans alanında görüntüler. Fourier dönüşümü. Spektral ve konumsal filtreleme teknikleri. Matematiksel morfoloji. Hough dönüşümü, vektörleştirme, kenar çıkarma, doku işlemleri, orta eksen ve mesafe dönüşümü, kontur/hat izi sürme, yumuşatma. Algısal gruplama. Bilgi-tabanlı görüntü analizi. Ortogörüntü oluşturma için fiziksel algılayıcı modelleri. Optik ve SAR görüntülerinden obje çıkarma. | |||||
| Kaynaklar | - G. Camps-Valls, D. Tuia, L. Gómez-Chova, S. Jiménez and J. Malo, Remote Sensing Image Processing, Editors Morgan & Claypool Publishers 2011 - T. M. Lillesand, R.W. Kiefer, J.W. Chipman, Remote Sensing and Image Interpretation, John Wiley & Sons Verlag, 2008 - R. C. Gonzalez., and R. E. Woods, Digital Image Processing, 2nd edition, Prentice Hall, 2001. | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Uydu görüntü işlemeye giriş |
| 2. Hafta | Ön işlemeler |
| 3. Hafta | Geometrik rektifikasyon ve ortogörüntü oluşturma |
| 4. Hafta | Görüntü zenginleştirme |
| 5. Hafta | Görüntü transformasyonu |
| 6. Hafta | Ara sınav |
| 7. Hafta | Spektral alanda görüntü ve Fourier dönüşümü |
| 8. Hafta | Görüntü sınıflandırma |
| 9. Hafta | İleri görüntü sınıflandırma teknikleri |
| 10. Hafta | İleri görüntü sınıflandırma teknikleri |
| 11. Hafta | Ara sınav |
| 12. Hafta | Hough dönüşümü, vektörleştirme, kenar çıkarma, doku işlemleri, |
| 13. Hafta | Görüntülerden obje çıkarma |
| 14. Hafta | Görüntülerden obje çıkarma |
| 15. Hafta | Finale hazırlık |
| 16. Hafta | Final Sınavı |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 16 | 5 |
| Laboratuar | 14 | 10 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 5 | 5 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 2 | 30 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 37 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuvar | 14 | 1 | 14 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 14 | 4 | 56 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 5 | 6 | 30 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 2 | 20 | 40 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 22 | 22 |
| Toplam İş Yükü | 52 | 56 | 210 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Geomatik Mühendisliği alanında problemleri tanımlayarak bu problemlerin çözümünde Bilgi Teknolojilerini etkin olarak kullanır. | X | ||||
| 2. Geomatik Mühendisliği altyapısı ile donatılır ve bunu çalışmalarında etkin olarak kullanır. | X | ||||
| 3. Geomatik Mühendisliği uygulamaları için gerekli olan güncel teknoloji ve yöntemleri seçer, kullanır ve geliştirir. | X | ||||
| 4. Uluslararası Geomatik Mühendisliği uygulamalardan üretilen verileri elde etmeyi, yorumlamayı, analiz etmeyi ve bu verileri kullanarak ve kendi özgün değerini de katarak yeni konumsal ürünler elde etme yetisini kazanır. | X | ||||
| 5. Jeodezik gözlemler ile jeodezik ve jeodinamik parametrelerin kestirimini yapar ve çalışmalarında kinematik ve dinamik fonksiyonel modelleri etkin olarak kullanır. | X | ||||
| 6. Fotogrametri ve yüzey tarama teknolojileri alanında ulusal ve uluslararası yürütülen ileri uygulamalara hâkim olarak bu uygulamaların geliştirilme süreçlerine katkıda bulunur. | X | ||||
| 7. Uzaysal/havasal görüntüler ve havasal/yersel lazer verilerin toplanması için stratejiler geliştirir; bu verilerden bilgi çıkarımı ve problem çözümü için en uygun yöntemleri belirler; ilgili yazılımları kullanarak verileri ileri seviyede işler, analiz eder, farklı coğrafi verilerle entegre eder, modeller geliştir; arazi çalışmalarına katılır; elde edilen çıktıları görsel, istatistiksel ve tematik olarak sunar. | X | ||||
| 8. Coğrafi Bilgi Sistemleri konusunda güncel gelişmeleri takip ederek, konumsal veriyi temel alan, olay ve amaç bazlı statik ve online dinamik sistemler geliştirir, konumsal veritabanı yönetim sistemleri tasarlar, görsel ürünler üretir. | X | ||||
| 9. Görüntüleme donanımları ve algılayıcılarının çalışma prensiplerini ve kullanım alanlarını tanıyarak amaca uygun veri elde etmek için çözümler üretir. | X | ||||
| 10. Endüstriyel ve altyapı uygulamalarını daha ekonomik, güvenilir ve bilimsel esaslara bağlı kalarak yönetecek sistemler geliştirir. | X | ||||
| 11. Mesleki yaşamda sosyal, çevresel, ekonomik, sağlık ve iş güvenliği etkenlerini dikkate alır. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek