Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
1HRM819KANTİTATİF UZAKTAN ALGILAMA3+0+03623.10.2025

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Yüksek Lisans
Bölümü / Programı Harita Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Kantitatif Uzaktan Algılama dersi gerçek dünya sorunlarının çözümüne yönelik kantitatif uzaktan algılama teknikleri ile çeşitli uygulama alanlarında uzaktan algılama görüntülerin kantitatif olarak analiz edilmesine ilişkin yöntemler hakkında bilgi birikimi sağlayan bir derstir.
Dersin İçeriği Giriş; Atmosferik Işınımsal Transfer Modeli; Algılayıcı Radyometrik Kalibrasyonu; Optik Uzaktan Algılama Verilerinin Atmosferik Düzeltmesi; Optik Uzaktan Algılama Verilerinin Zenginleştirilmesi; Görüntü Sınıflandırma Teknikleri
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Dr. Öğr. Üyesi Bahadır ÇELİK
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Maktav, D., Sunar, F., 1991. Uzaktan Algılama - Kantitatif Yaklaşım - (Remote Sensing - A Quantitative Approach; Swain / Davis), Çeviri Kitap, Hürriyet Ofset.
Liang, S. (2005). Quantitative remote sensing of land surfaces. John Wiley & Sons.
Tang, H., & Li, Z. L. (2013). Quantitative remote sensing in thermal infrared: theory and applications. Springer Science & Business Media.
Ders Notları Ders Notları

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %20
Mühendislik Bilimleri %40
Fen Bilimleri %40

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 2 28
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 10 140
Ödevler 1 10 10
Ara Sınavlar 1 3 3
Proje 1 10 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 3 3
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 194

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Beceri 
1 Harita mühendisliği uygulamalarında uzaktan algılama alanında kullanılan analog ve dijital değerlendirme yöntemlerinin kullanılma ustalık ve becerisi
2 Uzaktan algılama çalışmalarında değişik algılayıcılardan sağlanmış verileri karşılaştırabilme, yeni veri kümeleri tasarımlayabilme, geliştirebilme ve uygulama becerisi
3 Amaca yönelik araştırma ve sorgulamaları yönetme ve tasarımlama, eleştirel yorumlayabilme ve geçerli yargılara varabilme becerisi
4 Analitik, modele dayalı ve deneysel araştırma ve sorgulamaları yönetme ve tasarımlama, eleştirel yorumlayabilme ve geçerli yargılara varabilme becerisi
Yetkinlik 
5 Mevcut sayısal değerlendirme algoritmalarının sağladıkları doğruluk bakımından karşılaştırabilme, analiz edebilme ve proje çalışmalarında amaca uygun en optimal algoritmayı seçebilme becerisi kazandırılmaya çalışılacaktır

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Giriş; Optik Uzaktan Algılamada kantitatif modeller; istatistiksel modeller, fiziksel modeller ve hibrid modeller
2 Temel Radyometrik Kavramlar, Digital Numbers, Radyans, İrradyans, Katı Açı, Çift Yönü Yansıma (Bidirectional Reflectance) ve Albedo
3 Sensor Modelleme; Spektral ve Mekansal Tepki Fonksiyonları (Spectral Response, Spatial Response)
4 Atmosferik Işınımsal Transfer Modeli; Temel Işınım Yasaları; Planck Işınım Yasası, Wien Yer Değiştirme Yasası, Stefan-Boltzmann Yasası, Kirchoff Işınım Yasası
5 Atmosferik Işınımsal Transfer Modeli; Işınımsal Transfer Denklemi
6 Atmosferik Işınımsal Transfer Modeli; Elektromanyetik Işınımın Atmosfer İle Etkileşimi; Yutulum ve Saçılım Kavramları; Yutulum Bantları ve Atmosferik Pencereler, Saçılım Türleri; Rayleigh Saçılımı, Mie Saçılımı, Seçmesiz Saçılım
7 Algılayıcı Radyometrik Kalibrasyonu
8 Optik Uzaktan Algılama Verilerinin Atmosferik Düzeltmesi; Dolaylı Yöntemler; Koyu Obje Çıkarım Yöntemleri, Değişmeyen Obje Yöntemi, Histogram Eşitleme, Kontrast Azaltma
9 Optik Uzaktan Algılama Verilerinin Atmosferik Düzeltmesi; Doğrudan Yöntemler; Işınımsal Transfer Kodları (MODTRAN, FLAASH, 6S, vd.)
10 Optik Uzaktan Algılama Verilerinin Atmosferik Düzeltmesi; Isıl Uzaktan Algılama Verilerinin Atmosferik Düzeltmesi; Tek-Kanal ve Bölünmüş Pencereler Yöntemleri; Isıl Kızılötesi Işınımsal Transfer Denklemi, Yayıcılık Kestirimi
11 Optik Uzaktan Algılama Verilerinin Zenginleştirilmesi; Kontrast Zenginleştirme, Filtreleme
12 Görüntü Sınıflandırma Teknikleri; Piksel Tabanlı Kontrollü Sınıflandırma Teknikleri; Maksimum Olabilirlik, En Kısa Uzaklık, K-Ortalamalar Yöntemi, Destek Vektör Makineleri Yöntemi, Rastgele Orman Yöntemi
13 Görüntü Sınıflandırma Teknikleri; Piksel Altı Sınıflandırma Teknikleri; Yapay Sinir Ağları, Spektral Karışım Analizleri; Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Spektral Ayrıştırma Yöntemleri, Doğrusal Karışım Modeli (LMM), En Küçük Kareler Doğrusal Spektral Karışım Analizleri (LLSU) (Kısıtlamasız, Kısmi Kısıtlamalı ve Tam Kısıtlamalı), Doğrusal Olmayan Karışım Modelleri; Hapke Modeli, Uç üyelerin seçimi; Görüntü üzerinden ve spectal kütüphanelerden

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11
Tüm 4 5 5 4 5 4 2 4 4 3 5
Be1 5 3 3 3 5 3 2 2 3 2 3
Be2 4 5 5 4 5 5 2 4 4 3 5
Be3 4 5 5 4 5 4 2 4 4 3 5
Be4 4 5 5 5 5 4 2 4 4 3 5
Ye5 4 5 5 5 5 4 2 4 4 3 5

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.osmaniye.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=301706&lang=tr