Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
CBS Algoritmaları ve ProgramlamaHRT531337.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Harita Mühendisliği ABD Uzaktan Algılama ve CBS Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Harita Mühendisliği ABD Uzaktan Algılama ve CBS Doktora Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimHarita Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüTÜRKAY GÖKGÖZ
Dersi Veren(ler)TÜRKAY GÖKGÖZ, ALİ MELİH BAŞARANER
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersin amacı; mekânsal verilerin mimarisini anlatmak, bu verileri öğrencilerin kendi kodlarını yazarak işleme becerisini kazandırmak ve böylece ticari yazılımlara olan bağımlılıklarını azaltmaktır.
Dersin İçeriğiUML’i okuma ve oluşturma, Mekânsal veri yapıları, Temel geometrik ve topolojik algoritmalar, ConvexHull ve MABR oluşturma, Deleunay üçgenlemesi ve Voronoi diyagramı algoritmaları, Harita projeksiyonu ve referans koordinat sistemi tanımları, Temel kartografik genelleştirme algoritmaları, Raster veri analizi, Ağ verisi analizi, Topografya analizi
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Basaraner, M., & Cetinkaya, S. (2017). Performance of shape indices and classification schemes for characterising perceptual shape complexity of building footprints in GIS. International Journal of Geographical Information Science, 31(10), 1952–1977
  • Basaraner, M., & Selcuk, M. (2008). A structure recognition technique in contextual generalisation of buildings and built-up areas. The Cartographic Journal, 45(4), 274–285. https://doi.org/10.1179/174327708x347773
  • Berg, M., Cheong, O., Kreveld, M. & Overmars, M. (2008). Computational Geometry: Algorithms and Applications, 3rd ed., Springer, Berlin.
  • Deakin, R. E., Bird, S. C., & Grenfell, R. I. (2002). The Centroid? Where would you like it to be be? Cartography, 31(2), 153–167. https://doi.org/10.1080/00690805.2002.9714213
  • Gökgöz, T. (2005). Generalization of contours using deviation angles and error bands. The Cartographic Journal, 42(2), 145–156. https://doi.org/10.1179/000870405x61441
  • Kreveld, M., Nievergelt, J., Roos, T., & Widmayer, P. (2000). Lecture Notes in Computer Science: Algorithmic Foundations of Geographic Information Systems. Springer, Berlin.
  • Li, Z. (2007). Algorithmic Foundation of Multi-Scale Spatial Representation. CRC Press, Boca Raton.
  • Li, Z., & Openshaw, S. (1992). Algorithms for automated line generalization based on a natural principle of objective generalization. International Journal of Geographical Information Systems, 6(5), 373–389. https://doi.org/10.1080/02693799208901921
  • Xiao, N., (2016). GIS Algorithms. SAGE Publishers, London
  • Harkow, R. (1995). Essential AutoLISP. Springer, New York
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Bilgi sistemlerini, bilgisayar ve programlamanın temellerini kavrar.
  2. Mekânsal verilerin yapısını ve işleyişini tanır.
  3. Temel geometrik algoritmaları kavrar.
  4. Arazi modeli oluşturma algoritmalarını kavrar.
  5. Harita projeksiyonu algoritmalarını kavrar.
  6. Kartografik genelleştirme algoritmalarını kavrar.
  7. Temel mekansal modelleme, işleme ve analiz algoritmalarını kavrar.
  8. CBS programlama dillerini tanır.
  9. CBS programlama dilleriyle temel uygulamalar geliştirir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5DÖÇ-6DÖÇ-7DÖÇ-8DÖÇ-9

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1UML’e girişDers Notları
2Temel geometrik algoritmalar: Nokta-çizgi mesafesi, ‘Çokgen’ merkezi ve alanı, çizgi kesişimiDers Notları
3Temel geometrik algoritmalar: ‘Çokgen’deki nokta, ‘çokgen’ kesişimi, ‘çokgen’ bindirmesiDers Notları
4ConvexHull ve EAÇD (En küçük alanlı çevreleyen dikdörtgen) algoritmalarıDers Notları
5Delaunay üçgenlemesi ve Voronoi diyagramı oluşturma algoritmalarıDers Notları
6Referans koordinat sistemleri: Harita Projeksiyonları ve datumlarDers Notları
7Mekânsal veri yapıları: Dosya türleri, Mekânsal indeksleme: kd-treesDers Notları
8Ara Sınav 1
9Mekânsal indeksleme: QuadtreesEk Ders Materyalleri
10Çizgi ve ‘polygon’ indekslemeEk Ders Materyalleri
11Mekansal analiz ve modelleme: İnterpolasyonEk Ders Materyalleri
12Raster veri analizi: Sınıflandırma AlgoritmalarıEk Ders Materyalleri
13Ağ analizi: en kısa yol, erişilebilirlik analiziEk Ders Materyalleri
14Topografya analizi: DEM, TIN, yükseklik eğrisi, eğim, bakı ve akış yönü hesaplama algoritmalarıEk Ders Materyalleri
15Temel kartografik genelleştirme algoritmaları: Basitleştirme, seçme, vurgulama ve birleştirme algoritmaları; Proje SunumlarıEk Ders Materyalleri
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev115
Sunum/Jüri
Projeler115
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması1310
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler120
Sunum / Seminer110
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)19
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok