|
1. hafta |
Uzaktan algılamaya giriş; temel kavramlar, elektromanyetik spektrum, sensörler ve orman çalışmalarındaki kullanım alanları. |
|
2. hafta |
Uzaktan algılama verileri; optik, termal, radar ve LiDAR verilerinin özellikleri ve orman uygulamalarındaki rolleri. |
|
3. hafta |
Orman uzaktan algılamasında veri edinimi ve çalışma akışı; uydu, İHA ve yersel verilerin birlikte kullanımı, örnekleme yaklaşımı ve analiz sürecinin planlanması. |
|
4. hafta |
Ormanlarda spektral davranış; bitki yansıma özellikleri, vejetasyon indisleri ve sağlık durumunun değerlendirilmesi.
|
|
5. hafta |
Ağaç türü sınıflandırması; örnekleme stratejileri, öznitelik seçimi ve sınıflandırma yaklaşımlarına giriş. |
|
6. hafta |
Makine öğrenmesine giriş; denetimli sınıflandırma, eğitim-veri ayrımı, doğruluk analizi ve model değerlendirme.
|
|
7. hafta |
Radar verilerinin orman uygulamalarında kullanımı; Sentinel-1, yapı, nemlilik, biyokütle ve bulut bağımsız gözlem olanakları. |
|
8. hafta |
Orman fenolojisi ve zaman serileri; mevsimsel değişimlerin, yapraklanma ve dökülmenin uzaktan algılama ile izlenmesi. |
|
9. hafta |
Kuraklık, yangın ve stres izleme; uzaktan algılama ile risk belirleme, hasar tespiti ve değişim analizi. |
|
10. hafta |
İklim değişikliği ve orman dayanıklılığı; ekosistem tepkilerinin, hassasiyetin ve dirençliliğin uzaktan algılama ile değerlendirilmesi. |
|
11. hafta |
Arazi çalışması: UAV ile veri toplama; uçuş planlama, görüntü alımı ve orman alanlarında pratik uygulama. |
|
12. hafta |
razi çalışması: Yersel lazer tarayıcı kullanımı; 3B orman yapısının, ağaç gövdesi ve taç özelliklerinin ölçülmesi.
|
|
13. hafta |
Arazi çalışması: Fenolojik gözlem; yapraklanma, renk değişimi, kuruma belirtileri ve gözlem verilerinin kaydedilmesi.
|
|
14. hafta |
Arazi çalışmalarında toplanan verilerin değerlendirilmesi; İHA, yersel lazer tarayıcı ve fenolojik gözlem verilerinin işlenmesi, karşılaştırılması ve yorumlanması.
|
Eskişehir Teknik Üniversitesi