Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Mekansal Veri TabanlarıHRT521837.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Harita Mühendisliği ABD Uzaktan Algılama ve CBS Yüksek Lisans Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimHarita Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüFATMAGÜL KILIÇ GÜL
Dersi Veren(ler)FATMAGÜL KILIÇ GÜL
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersin amacı, mekansal veri tabanları ile ilgili kavramları, teknikleri ve teknolojileri sunmaktır. Öğrencilerin, bu dersi aldıktan sonra mekansal veri tabanı yönetimi için gerekli bilgi ve teknik becerileri kazanmış olması beklenmektedir.
Dersin İçeriğiGiriş, Veri tabanı sistemlerine ilişkin kavramlar ve teknikler, Veri tabanı modelleri ve veri modelleme, Mekansal veriler ve mekansal veri tabanı sistemleri, Mekansal veri standartları ve meta veriler, Mekansal veri paylaşımı, veri ambarcılığı ve veri tabanı federasyonu, Mekansal veri tabanı sistemleri için kullanıcı eğitimi ve yasal hususlar, Kullanıcı gereksinimleri analizi ve çok kullanıcılı mekansal çözümler, Mekansal veri tabanı gerçekleştirimi için proje yönetimi, Mekansal veri tabanlarındaki yeni eğilimler
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Yeung A.K.W, Hall, G.B (2007) Spatial Database Systems: Design, Implementation and Project Management, Dordrecht: Springer.
  • Kresse, W. and Danko, D.M. (eds.) (2012) Springer Handbook of Geographic Information, Heidelberg: Springer.
  • Shekhar, S. and Chawla, S. (2003) Spatial Databases: A Tour, Upper Saddle River: Prentice Hall.
  • Zeiler, M. and Murphy, J. (2010) Modeling Our World: The ESRI Guide to Geodatabase Concepts, Second Edition, Redlands: ESRI Press.
  • Worboys, M.F. and Duckham, M. (2004) GIS: A Computing Perspective, Second Edition, Boca Raton: CRC Press.
  • Rigaux P., Scholl M., Voisard A. (2002) Spatial Databases with Application to GIS, San Francisco: Morgan Kaufmann.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenci mekansal veri tabanı tasarımını öğrenir.
  2. Öğrenci gerçek dünya varlıklarını alt türler, tanım kümesi, topoloji kuralları ve ilişki sınıflarıyla modellemeyi öğrenir.
  3. Öğrenci yaygın olarak kullanılan mekansal sorgulama yordamlarını öğrenir.
  4. Öğrenci mekansal veri organizasyonu ve yönetimine yönelik önemli hususlar hakkında bilgi sahibi olur.
  5. Öğrenci mekansal veri tabanlarına ilişkin mevcut teknolojiler ve yeni eğilimler hakkında bilgi sahibi olur.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1GirişNA
2Veri tabanı sistemlerine ilişkin kavramlar ve tekniklerNA
3Veri tabanı modelleri ve veri modellemeNA
4Mekansal veriler ve mekansal veri tabanı sistemleriNA
5Mekansal veri standartları ve meta verilerNA
6Mekansal veri paylaşımı, veri ambarcılığı ve veri tabanı federasyonuNA
7Mekansal veri tabanı sistemleri için kullanıcı eğitimi ve yasal hususlarNA
8Ara sınavNA
9Mekansal veri tabanı gerçekleştirimi için proje yönetimiNA
10Mekansal veri tabanı gerçekleştirimi için proje yönetimiNA
11Mekansal veri tabanlarındeki yeni eğilimlerNA
12Seminer sunumlarıNA
13Seminer sunumlarıNA
14Mekansal veri tabanı uygulamalarıNA
15Mekansal veri tabanı uygulamalarıNA
16Final sınavıNA

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev115
Sunum/Jüri115
Projeler
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 Saati143
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması145
Derse Özgü Staj
Ödev120
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer130
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok