Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Erciyes Üniversitesi
Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Erciyes Üniversitesi
Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Erciyes Üniversitesi
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
E posta: ebesdok@erciyes.edu.tr<br />
WEB:<br />
Fakülte iletişim adresi:<br />
<strong>Erciyes</strong> <strong>Üniversitesi</strong>, Mühendislik Fakültesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 38039-Kayseri /<br />
TURKİYE<br />
Tel: 90 352 437 49 01 Dahili 32650<br />
Faks: 90 352 437 57 84<br />
II. DERS BİLGİLERİ<br />
Ders Tipi ve Seviyesi<br />
Zorunlu:<br />
Seçmeli: Evet<br />
Esas: İlgili: Evet Yan dal:<br />
Başlangıç: Orta: Evet İleri: Uzmanlık:<br />
Dersin Amacı Günümüzde hızla gelişmekte olan uydu teknolojisi sonucunda farklı çoklualgılayıcı<br />
sistemler ve çoklu-çözünürlüğe sahip görüntü verileri kullanılmaktadır.<br />
Bu ders planı çerçevesinde, farklı sensörlere ait verilerin entegrasyonu<br />
görselleştirilmesi ele alınacaktır.<br />
Ders İçeriği<br />
Algılayıcı Entegrasyonu ve Veri Çakıştırma, Veri Çakıştırma Yöntemleri, IHS<br />
Dönüşümü, Brovey Dönüşümü, Algılayıcı Tipleri ve Özellikleri, Çoklu Algılayıcı<br />
Sistemlerin Yararları, Görüntü İstatistik, Transform ve Sıkıştırma, Çoklu-veri<br />
çakıştırma teknikleri, Uygulama Alanları, Örnekler, Mevcut tekniklerin Avantajları<br />
ve Dezavantajları.<br />
Öğretim Metodu Her konu için, teorik bilgiler verildikten sonra, bir takım sorunlar gösterilir ve<br />
çözülür. Konu tamamladıktan sonra öğrencilere ödevler verilir ve öğrencinin<br />
çözümünde zorlandığı kısımlar beraberce gözden geçirilir.<br />
Öğrencilerin soruları tahtada çözülerek cevaplanır.<br />
Öğrenciden İstenilen Öğrenci derslere devam etmek zorundadır ve derse gelmeden önce daha önceden<br />
Gereklilikler<br />
işlenmiş olan konuları tekrar etmesi gerekmektedir. Her öğrenci verilmiş olan<br />
ödevleri çözmek zorundadır. Ödevlerinde karşılaştığı sorunlara açıklık getirmek<br />
Başarı Notunun<br />
Hesaplanması<br />
Önerilen Kaynaklar,<br />
Araç ve Gereçler<br />
için sorular sormalıdır.<br />
Öğrenci notunun son hali; ara sınavın % 40 ile final sınavın % 60 ının toplanarak<br />
hesaplanması ile bulunmaktadır. <strong>Yüksek</strong> <strong>Lisans</strong> programı dersini başarı ile<br />
geçebilmesi için minumum 70/100 (2.00, CC), Doktora program dersini başarı ile<br />
geçebilmesi için minimum 75/100 (2.50, CB) olması zorunludur.<br />
<strong>Lisans</strong>üstü programlarına derecelendirme sistemi 100 puan üzerindendir, ancak söz<br />
konusu derecelendirme sistemi uyarlanabilir ve kullanılabilir.<br />
Hall, David L. 1992. Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion.<br />
Boston, MA: Artech House..<br />
Richards, J.A. 1986. Remote Sensing Digital Image Analysis. An Introduction.<br />
Berlin, Springer-Verlag.<br />
Schowengerdt, R. A. 1997. Remote Sensing: Models and Methods for Image<br />
Processing, San Diego: Academic Press.<br />
Haftalara Göre Ders Planı<br />
Haftalar<br />
Konular<br />
1. Hafta Algılayıcı Entegrasyonu ve Veri Çakıştırma Giriş<br />
2. Hafta Veri Çakıştırma Yöntemleri<br />
3. Hafta IHS Dönüşümü<br />
4. Hafta Brovey Dönüşümü<br />
5. Hafta Algılayıcı Tipleri ve Özellikleri<br />
6. Hafta Çoklu Algılayıcı Sistemlerin Yararları<br />
7. Hafta Görüntü İstatistik, Transform ve Sıkıştırma<br />
8. Hafta ARA SINAV<br />
9. Hafta Çoklu-veri çakıştırma teknikleri<br />
10. Hafta Uygulama Alanları<br />
11. Hafta Görüntü füzyon örnekleri<br />
12. Hafta Mevcut tekniklerin Avantajları ve Dezavantajları.<br />
13. Hafta Teknik uygulamalar<br />
14. Hafta Teknik uygulamalar
Change language