|
|
| ORML7371 | Uydu Görüntüleri İle Bitki Ört.Analizi | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Doktora | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | ORMAN MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Laboratuar Çalışması, Uygulama | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Mehmet MISIR | | Diğer Öğretim Üyesi | Yok | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Orrman ekosistemlerinde vejetasyon yapısını belirleme, vejetasyon modelleme, vejetasyon-meşcere ilişkilerinin belirlenmesi |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Vejetasyon inkedkslerini tanımlayabilirler | 2,6 | 1,3, | | ÖK - 2 : | Bitki örtüsü ayrımını uzaktan algılama ile yapabilecekler | 2,3,6 | 1,3, | | ÖK - 3 : | Meşcere öğeleri ile bitki örtüsü arasındaki ilişkileri ortaya koyabilecekler | 2,6 | 2,5, | | ÖK - 4 : | Kendilerine verilen örnek bir uydu görüntüsü üzerinde gerekli işlemleri yapıp, sınıflandırma yapabilir ve bunu sunabilirler. | 2,6 | 3,5, | | 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 | | |
| Sayısal görüntü karakteristikleri, Uydu görüntülerinde önişleme, görüntü işleme, görüntü zenginleştirme yöntemleri, spektral oranlama, Vejetasyon indeksleri (NDVI, TNDVI, RVI, IPVI, LAI, vb.), örnek uygulamalar |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Uzaktan Algılama, veri kaynakları, Uzaktan Algılama sistemleri
| | | Hafta 2 | Uzaktan Algılamada Çözünürlük | | | Hafta 3 | Uydular, doğal kaynak inceleme uyduları, Uydu görüntülerinde çözünürlük | | | Hafta 4 | Landsat, Spot, Ikonos, Quickbird, Rasat ve Göktürk uyduları genel özellikleri, uygulama alanları
| | | Hafta 5 | Görüntü önişleme ve Görüntü işleme yöntemleri | | | Hafta 6 | Vejetasyon indeksleri | | | Hafta 7 | Vejetasyon indeksleri | | | Hafta 8 | Uydu görüntülerinde sınıflandırma | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | uydu görüntülerinin sınıflandırılması ve uygulamalar | | | Hafta 11 | ERDAS Imagine ile uydu görüntüleri üzerinde vejetasyon indeksi uygulamaları | | | Hafta 12 | ERDAS Imagine ile uydu görüntüleri üzerinde vejetasyon indeksi uygulamaları | | | Hafta 13 | ERDAS Imagine ile uydu görüntüleri üzerinde vejetasyon indeksi uygulamaları | | | Hafta 14 | Öğrenci sunumları | | | Hafta 15 | Öğrenci sunumları | | | Hafta 16 | Yarıyılsonu sınavı | | | |
| 1 | BOZKURT, N.E., ZONTUL, M., ASLAN, Z. 2018, AURUM MÜHENDİSLİK SİSTEMLERİ VE MİMARLIK DERGİSİ,Cilt 2, Sayı 1
| | | 2 | Xue, J. and Su, B. Significant Remote Sensing Vegetation Indices: A Review of Developments and Applications, Volume 2017 |Article ID 1353691 | https://doi.org/10.1155/2017/1353691 | | | 3 | https://www.sciencedirect.com/topics/earth-and-planetary-sciences/vegetation-index | | | 4 | https://cdn-acikogretim.istanbul.edu.tr/auzefcontent/19_20_Guz/uzaktan_algilama/1/index.html | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 07/04/2022 | 1 | 30 | | Sunum | 12 | 29/04/2022 | 1 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 25/05/2022 | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Laboratuar çalışması | 2 | 3 | 6 | | Arasınav için hazırlık | 3 | 10 | 30 | | Arasınav | 2 | 1 | 2 | | Uygulama | 2 | 4 | 8 | | Ödev | 3 | 2 | 6 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 3 | 5 | 15 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Diğer 1 | 2 | 5 | 10 | | Diğer 2 | 2 | 3 | 6 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 126 |
|