| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Uzaktan Algılamada İşaret ve Görüntü İşleme | BLM6105 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz |
|---|
| Dersin Dili | Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Gökhan Bilgin |
| Dersi Veren(ler) | Gökhan Bilgin |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Bu 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 İçeriği | Uzaktan 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 |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrencilere uzaktan algılanan işaret ve görüntülerin orijini ve doğası hakkında temel altyapı verilmiş olacaktır
- Öğrencilere uzaktan algılanan işaret ve görüntülerin temelleri ve uzaktan algılanan işaret ve görüntülerin analiz uygulamalarını öğrenmiş olacaktır.
- Bilgisayar mühendisliği öğrencilerine, özellikle gelişen bu disiplinler arası alanda güçlü matematiksel ve algoritmik bilgiler kazandırılacaktır.
- Öğrencilere işaret ve görüntü işleme konularının yanı sıra örüntü tanıma ve makine öğrenmesi gibi konular da öğretilerek hesapsal ve bilimsel yetenekleri arttırılmaya çalışılacaktır.
- Öğrencilere çeşitli dönem içi ödevler verilerek ve bu konularda yayın oluşturmaları sağlanarak gerek matematik ve analitik gerekse bilimsel yazım yetenekleri arttırılmış olacaktır.
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | |
| PÇ-1 | - | - | - | - | - |
| PÇ-2 | - | - | - | - | - |
| PÇ-3 | - | - | - | - | - |
| PÇ-4 | - | - | - | - | - |
| PÇ-5 | - | - | - | - | - |
| PÇ-6 | - | - | - | - | - |
| PÇ-7 | - | - | - | - | - |
| PÇ-8 | - | - | - | - | - |
| PÇ-9 | - | - | - | - | - |
| PÇ-10 | - | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Uzaktan algılama temelleri I (Elektromanyetik spektrum, yansıma, spektral imzalar | Ders Kitabı Bölüm 1 |
| 2 | Uzaktan algılama temelleri II (İşaret ve görüntü karakteristikleri, ölçek, çözünürlük) | Ders Kitabı Bölüm 2 |
| 3 | Uzaktan algılamada üretilen verilerin özellik ve çeşitleri | Ders Kitabı Bölüm 3 |
| 4 | Sayısal işaret işleme temelleri, frekans analizi, örnekleme ve nicemleme | Ders Kitabı Bölüm 4 |
| 5 | İşaret işlemede dönüşüm yöntemleri: DFT, DCT, STFT ve Dalgacık dönüşümü | Ders Kitabı Bölüm 5 |
| 6 | Ön işleme adımları I – Atmosferik bozukluklar, düzeltmeler, konumlandırma ve izdüşüm yöntemleri | Ders Kitabı Bölüm 6 |
| 7 | Ön işleme adımları II - Gürültü giderimi, filtreleme ve pekiştirme | Ders Kitabı Bölüm 7 |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | İşaret ve görüntü işleme temelleri, biçimsel, istatistiksel ve dönüşümsel özellik çıkarım yöntemleri I | Ders Kitabı Bölüm 8 |
| 10 | Görüntü işleme temelleri II: Boyut azaltma ve doğrusal/doğrusal olmayan dönüşüm yöntemleri | Ders Kitabı Bölüm 9 |
| 11 | Uzaktan algılanan işaret ve görüntüler için örüntü tanıma ve makine öğrenmesinin temelleri | Ders Kitabı Bölüm 10 |
| 12 | İşaret ve görüntülerin eğiticisiz öğrenme yöntemleriyle analizi | Ders Kitabı Bölüm 11 |
| 13 | İşaret ve görüntülerin eğiticili öğrenme yöntemleriyle analizi | Ders Kitabı Bölüm 12 |
| 14 | İşaret ve görüntülerin yarı-eğiticili, topluluk ve derin öğrenme yöntemleriyle analizi | Ders Kitabı Bölüm 13 |
| 15 | Gerçek verilerle uygulama örnekleri | |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 5 | 15 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | 1 | 25 |
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 20 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 13 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 5 | 10 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | 1 | 120 | |
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
