Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Uzaktan Algılamada İşaret ve Görüntü İşlemeBLM610537.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüGökhan Bilgin
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu ders kapsamında temel olarak uzaktan algılama temellerinin verilmesi, elde edilen veriler üzerinde işaret, görüntü işleme, örüntü tanıma ve makine öğrenmesi yöntemlerinin öğretilmesi ve öğrencilerin bu alandaki matematiksel, bilimsel ve hesapsal analiz yeteneklerinin arttırılması amaçlanmaktadır. Bu bağlamda uzaktan algılama verilerinin elde edilmesi, özelliklerinin değerlendirilmesi, ön işleme adımlarının öğretilmesi (normalizasyon, gürültü giderimi, filtreleme, pekiştirme, boyut indirgeme vb…), özellik çıkarımı, modelleme, eğiticisiz ve eğiticili öğrenme konularının yansıra yarı-eğiticili, topluluk ve derin öğrenme konularına da değinilecektir. Ayrıca öğrencilerin hesapsal yeteneklerinin arttırılması için temel uzaktan algılama verileri üzerinde Matlab ve Python tabanlı bireysel/grup projeleri yürütülecektir.
Dersin İçeriğiUzaktan 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; Doğrusal ve doğrusal olmayan boyut indirgeme yöntemleri; İstatistiksel, şekilbilimsel ve uzamsal öznitelik çıkarım yöntemleri; İşaret ve görüntü işlemede eğiticisiz öğrenme yöntemleri; İşaret ve görüntü işlemede eğiticili öğrenme yöntemleri; Yarı-eğiticili, topluluk ve derin öğrenme yöntemleri.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Thomas Lillesand, Ralph W. Kiefer, Jonathan Chipman, “Remote Sensing and Image Interpretation”, Wiley, 2007.
  • John A. Richards, Xiuping Jia, “Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction”, Springer, 2005.
  • Robert A. Schowengerdt, “Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing”, Academic Press, 2006.
  • D. A. Landgrebe, “Signal Theory Methods in Multispectral Remote Sensing”, Wiley, 2003.
  • James B. Campbell, Randolph H. Wynne, “Introduction to Remote Sensing”, The Guilford Press, 2011.
  • José Luis Rojo‐Álvarez, Manel Martínez‐Ramón, Jordi Muñoz‐Marí, Gustau Camps‐Valls, "Digital Signal Processing with Kernel Methods", Wiley Online Library, 2018.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrencilere uzaktan algılanan işaret ve görüntülerin orijini ve doğası hakkında temel altyapı verilmiş olacaktır
  2. Öğrencilere uzaktan algılanan işaret ve görüntülerin temelleri ve uzaktan algılanan işaret ve görüntülerin analiz uygulamalarını öğrenmiş olacaktır.
  3. Bilgisayar mühendisliği öğrencilerine, özellikle gelişen bu disiplinler arası alanda güçlü matematiksel ve algoritmik bilgiler kazandırılacaktır.
  4. Öğrencilere işaret ve görüntü işleme konularının yanı sıra örüntü tanıma ve makine öğrenmesi gibi konular da öğretilerek hesapsal ve bilimsel yetenekleri arttırılmaya çalışılacaktır.
  5. 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

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Uzaktan algılama temelleri I (Elektromanyetik spektrum, yansıma, spektral imzalarDers Kitabı Bölüm 1
2Uzaktan algılama temelleri II (İşaret ve görüntü karakteristikleri, ölçek, çözünürlük)Ders Kitabı Bölüm 2
3Uzaktan algılamada üretilen verilerin özellik ve çeşitleriDers Kitabı Bölüm 3
4Sayısal işaret işleme temelleri, frekans analizi, örnekleme ve nicemlemeDers Kitabı Bölüm 4
5İşaret işlemede dönüşüm yöntemleri: DFT, DCT, STFT ve Dalgacık dönüşümüDers Kitabı Bölüm 5
6Ön işleme adımları I – Atmosferik bozukluklar, düzeltmeler, konumlandırma ve izdüşüm yöntemleriDers Kitabı Bölüm 6
7Ön işleme adımları II - Gürültü giderimi, filtreleme ve pekiştirmeDers Kitabı Bölüm 7
8Ara Sınav 1
9İşaret ve görüntü işleme temelleri, biçimsel, istatistiksel ve dönüşümsel özellik çıkarım yöntemleri IDers Kitabı Bölüm 8
10Görüntü işleme temelleri II: Boyut azaltma ve doğrusal/doğrusal olmayan dönüşüm yöntemleriDers Kitabı Bölüm 9
11Uzaktan algılanan işaret ve görüntüler için örüntü tanıma ve makine öğrenmesinin temelleriDers Kitabı Bölüm 10
12İşaret ve görüntülerin eğiticisiz öğrenme yöntemleriyle analiziDers Kitabı Bölüm 11
13İşaret ve görüntülerin eğiticili öğrenme yöntemleriyle analiziDers Kitabı Bölüm 12
14İşaret ve görüntülerin yarı-eğiticili, topluluk ve derin öğrenme yöntemleriyle analiziDers Kitabı Bölüm 13
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev515
Sunum/Jüri
Projeler125
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar120
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 Çalışması
Derse Özgü Staj
Ödev510
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler1120
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok