|
|
| JDZL5982 | Uzaktan alg.İçin Gör.Kaynaş.Uyg. | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Yüksek Lisans(Tezli) | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Uygulama | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Çiğdem ŞERİFOĞLU YILMAZ | | Diğer Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Volkan Yılmaz | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Görüntü kaynaştırma ile ilgili temel bilgiler edinmek, yüksek çözünürlüklü çok bantlı görüntü elde edilemediği durumlarda yüksek çözünürlüklü görüntüler üretilmesini sağlamak temel amaçtır |
| Program Kazanımları | BPKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | PK - 1 : | Görüntü kaynaştımanın temellerini kavrayacak | 2,6 | 1, | | PK - 2 : | Görüntü kaynaştırma yöntemleri hakkında bilgi elde edecek | 1,3,6 | 1, | | PK - 3 : | Görüntü kaynaştırmada kullanılan yazılımları ileri düzeyde kullanabilecek | 5 | 1,3, | | PK - 4 : | Görüntü kaynaştırma yöntemlerini bir programlama dilinde kodlayabilecek | 5,6 | 1,3, | | BPKK :Bölüm program kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),PK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Görüntü kaynaştırmanın temel prensipleri, görüntü kaynaştırmada dikkat edilmesi gereken hususlar, bileşen değişimi tabanlı görüntü kaynaştırma yöntemleri, çoklu çözünürlük tabanlı görüntü kaynaştırma yöntemleri, hibrit görüntü kaynaştırma yöntemleri, model tabanlı görüntü kaynaştırma yöntemleri, kaynaştırılmış görüntülerin kalitelerinin niteliksel ve niceliksel olarak irdelenmesi, Görüntü kaynaştırma yazılımları ile uygulamalar, |
| |
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Giriş, dersin kapsamı, kavramlar, genel tanımlar, kaynaklar | | | Hafta 2 | Görüntü kaynaştırmanın kullanım alanları | | | Hafta 3 | Görüntü kaynaştırma başarısına etki eden faktörler | | | Hafta 4 | Bileşen değişimi tabanlı görüntü kaynaştırma yöntemleri | | | Hafta 5 | Bileşen değişimi tabanlı görüntü kaynaştırma yöntemleri | | | Hafta 6 | Çoklu çözünürlük tabanlı görüntü kaynaştırma yöntemleri | | | Hafta 7 | Çoklu çözünürlük tabanlı görüntü kaynaştırma yöntemleri | | | Hafta 8 | Model tabanlı görüntü kaynaştırma yöntemleri | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Model tabanlı görüntü kaynaştırma yöntemleri | | | Hafta 11 | Hibrit görüntü kaynaştırma yöntemleri | | | Hafta 12 | Hibrit görüntü kaynaştırma yöntemleri | | | Hafta 13 | Görüntü kaynaştırma yazılımları ile uygulamalar | | | Hafta 14 | Görüntü kaynaştırma yazılımları ile uygulamalar | | | Hafta 15 | Kaynaştırılmış görüntülerin kalitelerinin niteliksel ve niceliksel olarak irdelenmesi | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Pohl, C., & Van Genderen, J. 2016; Remote sensing image fusion: A practical guide, Crc Press. | | | 2 | Alparone, L., Aiazzi, B., Baronti, S., & Garzelli, A. 2015; Remote sensing image fusion, Crc Press. | | | 3 | Azarang, A., & Kehtarnavaz, N. 2021; Image Fusion in Remote Sensing: Conventional and Deep Learning Approaches. Synthesis Lectures on Image, Video, and Multimedia Processing, 10 (1), 1-93. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 8 | | 1 | 30 | | Ödev | 12 | | | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 6 | 14 | 84 | | Arasınav için hazırlık | 6 | 6 | 36 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Proje | 4 | 8 | 32 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 6 | 6 | 36 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 233 |
|