DERSİN TÜRÜ	Seçmeli
DERSİN DÜZEYİ	Doktora
DERSİN YILI	-
YARIYIL	-
AKTS	10
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I	-
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI	Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Uydu görüntüleri üzerinde önişleme ve iyileştirme tekniklerini bilir. 2) Uydu görüntülerinin spektral olarak sınıflandırılmasını bilir. 3) Sınıflandırmada kullanılan eğitim alanlarının seçimi ve değerlendirmesi hakkında bilgi sahibidir. 4) Güdümlü ve güdümlü olmayan sınıflandırma yöntemleri hakkında bilgi sahibidir. 5) Sayısal değişim tespiti hakkında bilgi sahibidir.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ	Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI	Yok
ÖNERİLEN DERSLER	Yok
DERS TANIMI	Uydu görüntüleri üzerinde önişleme ve iyileştirme,Uydu görüntülerinin spektral sınıflandırılması,Eğitim alanlarının seçimi ve değerlendirmesi,Güdümlü olmayan sınıflandırma yöntemleri (sıralı kümeleme, istatistiksel kümeleme, isodata) ve güdümlü sınıflandırma,Mahalanobis uzaklığı, en büyük benzerlik / Bayes),Sayısal değişim tespiti.
DERS İÇERİĞİ	HAFTA KONULAR 1. Hafta Uydu görüntüleri üzerinde önişleme ve iyileştirme. 2. Hafta Uydu görüntüleri üzerinde önişleme ve iyileştirme. 3. Hafta Uydu görüntülerinin spektral sınıflandırılması. 4. Hafta Uydu görüntülerinin spektral sınıflandırılması. 5. Hafta Eğitim alanlarının seçimi ve değerlendirmesi. 6. Hafta Eğitim alanlarının seçimi ve değerlendirmesi. 7. Hafta Eğitim alanlarının seçimi ve değerlendirmesi. 8. Hafta Ara-sınav 9. Hafta Güdümlü olmayan sınıflandırma yöntemleri (sıralı kümeleme, istatistiksel kümeleme, isodata) ve güdümlü sınıflandırma 10. Hafta Güdümlü olmayan sınıflandırma yöntemleri (sıralı kümeleme, istatistiksel kümeleme, isodata) ve güdümlü sınıflandırma 11. Hafta Mahalanobis uzaklığı, en büyük benzerlik / Bayes). 12. Hafta Mahalanobis uzaklığı, en büyük benzerlik / Bayes). 13. Hafta Sayısal değişim tespiti. 14. Hafta Sayısal değişim tespiti.
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR	1. Jensen, J., "Introductory Digital Image Processing", 3rd edition, Prentice Hall, (2004). 2. Richards, J.A., & Jia, Xiuping, J., "Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction", 4th edition, Springer (2005). 3. Lillesand, T., Kiefer, R.W., & Chipman, J., "Remote Sensing and Image Interpretation", 6th edition, Wiley, (2007).
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ	Anlatım,Soru-Cevap,Sorun/Problem Çözme,Eğitim-Uygulama,Proje,Rapor Hazırlama,Sunum
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ	Sayısı Toplam Katkısı(%) Ara Sınav 1 30 Ödev 1 15 Proje 1 15 Toplam(%) 60 Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 60 Finalin Başarıya Oranı(%) 40 Toplam(%) 100
AKTS İŞ YÜKÜ	Aktivite Sayı Süresi(Saat) İş Yükü Ara Sınav 1 2 2 Kısa Sınavlara hazırlık Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 11 154 Final Sınavına Hazırlık 1 69 69 Ders Saati 14 3 42 Ara Sınava Hazırlık 1 44 44 Laboratuvar Final Sınavı 1 2 2 Ödevler Toplam İş Yükü 313 Toplam İş Yükü / 30 10,43 Dersin AKTS Kredisi 10
DİL	Türkçe
STAJ / UYGULAMA	Yok