|
|
| ORMI7420 | Using Sattellite Images in Forest Ecosystems | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Doktora | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | ORMAN MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Uygulama | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Uzay KARAHALİL | | Diğer Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Mehmet MISIR | | Öğretim Dili | İngilizce | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Uzaktan algılama tekniğinde son yıllarda gittikçe artan biçimde kullanılan ve çok önemli veri kaynaklarından biri olarak değerlendirilen uydu görüntülerinin orman kaynaklarının planlanmasında ve genel olarak diğer ormancılık faaliyetlerinde kullanımının öğretilmesi ve örnek uygulamaların gerçekleştirilmesi. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Öğrenciler doğal kaynak izleyen Sentinel- Landsat gibi farklı uydular ve özellikleri hakkında bilgi sahibi olurlar | 2,10 | 1, | | ÖK - 2 : | Öğrenciler SNAP programı başta olmak üzere görüntü işleyen farklı paket programlar hakkında bilgi sahibi olurlar | 2,10 | 1,4, | | ÖK - 3 : | Öğrenciler farklı uydu görüntülerini indirebilir, açabilir, kesebilir, farklı vejetasyon indekslerini hesaplayabilirler | 2,10 | 1,4, | | ÖK - 4 : | Öğrenciler kontrollü ve kontrolsüz sınıflandırma yapabilir ve kendi belirledikleri bu sınıfların değişimi hakkında analiz yapabilirler | 2,10 | 1,4, | | PÖKK :Program öğrenim 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),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Doğal kaynak izleyen Sentinel, Landsat gibi farklı uyduların özellikleri, SNAP yazılımı, uydu görüntülerinin indirilmesi, vejetasyon indekslerinin hesaplanması, kontrollü ve kontrolsüz sınıflandırmanın gerçekleştirilmesi, LiDAR verilerinin analizi, aktif uydular (Radar) ve analiz işlemleri. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Tanışma, derste uygulanacak kurallar, ders içeriğinin tanıtımı, kaynakların gösterimi | | | Hafta 2 | Uydular, uyduların tarihçesi | | | Hafta 3 | Landsat, Sentinel, Göktürk, İmece Uyduları | | | Hafta 4 | Uydularda çözünürlük, bantlar | | | Hafta 5 | SNAP yazılımı, kurulu ve özellikleri | | | Hafta 6 | Uydu görüntülerinin indirilmesi, açılması ve bantların birleştirilmesi | | | Hafta 7 | Uydu görüntülerinin kesilmesi, mozaik yapılması | | | Hafta 8 | Bantların aynı çözünürlüğe getirilmesi, NDVI, vejetasyon indeksleri | | | Hafta 9 | 1. Ara sınav | | | Hafta 10 | Uydularda kontrolsüz sınıflandırma (EM Cluster analysis vb.) | | | Hafta 11 | Uydularda kontrollü sınıflandırma (Random forest vb.) (Eğitim alanlarını ekran üzerinde çizerek) | | | Hafta 12 | 2. Ara sınav | | | Hafta 13 | Uydularda kontrollü sınıflandırma (Eğitim alanlarını hazır kullanarak) | | | Hafta 14 | Lidar verilerinin işlenmesi ve analizi | | | Hafta 15 | Pasif uydu sistemleri (Radar) ve analizi | | | Hafta 16 | Final sınavı | | | |
| 1 | Lillesand, T. M., Kiefer, R. W.,1987. Remote Sensing And Image Interpretation. Second edition. John Wiley-Sons Ltd. Canada. | | | |
| 1 | Mather, P. M., 1999. Computer Processing of Remotely- Sensed Images. Second edition. John Wiley-Sons Ltd. England. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9
12 | 15/04/2024
15/05/2024 | 4
4 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 12/06/2024 | 4 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 13 | 39 | | Sınıf dışı çalışma | 3 | 13 | 39 | | Laboratuar çalışması | 3 | 13 | 39 | | Arasınav için hazırlık | 8 | 4 | 32 | | Arasınav | 4 | 2 | 8 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 8 | 3 | 24 | | Dönem sonu sınavı | 5 | 1 | 5 | | Diğer 1 | 0 | 0 | 0 | | Diğer 2 | 0 | 0 | 0 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 186 |
|