• Temel bilgiler
• Öğrenme çıktıları
• İçerik
• Değerlendirme
• İş yükü

Öğrenme çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:

1. CBS veri formatları, Öklid uzayı, topoloji uzayı ve ağ uzayı dâhil olmak üzere temel konumsal kavramları ve teknik altyapısını anlar.

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Harita Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak
   2. Mühendislik problemlerini formüle edip çözmek,
   3. Yeni teknoloji ve bilgi üretme, bunları değerlendirme, yorumlama, kullanabilme

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
2. Ağ veri yapısının temelini ve CBS’de kullanım alanlarını kavrar, Ağ analizi algoritmaları ile çizgisel mühendislik yapılarını kullanan kurumlara yönelik uygulama geliştirir.

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Mühendislik problemlerini formüle edip çözmek,
   2. Tanımlanmış problemleri çözmek için yazılım ve/veya donanım tabanlı sistem, bileşen veya süreçler tasarlamak ve geliştirmek
   3. Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
3. Mekânsal ilişki analizlerini, çok kriterli karar destek, tahmin modelleri ve konum-zaman ilişki analizi tekniklerini anlar ve uygular.

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Mühendislik problemlerini formüle edip çözmek,
   2. Yeni teknoloji ve bilgi üretme, bunları değerlendirme, yorumlama, kullanabilme
   3. Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Dönem projesi
4. Karmaşık mekânsal problemleri çözmek ve çeşitli uygulama alanlarında bilinçli kararlar vermek için konumsal analiz tekniklerini etkin şekilde uygular.

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Mühendislik problemlerini formüle edip çözmek,
   2. Yeni teknoloji ve bilgi üretme, bunları değerlendirme, yorumlama, kullanabilme
   3. Tanımlanmış problemleri çözmek için yazılım ve/veya donanım tabanlı sistem, bileşen veya süreçler tasarlamak ve geliştirmek
   4. Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Dönem projesi
5. Kapsamlı bir CBS proje tasarımı için gereksinim/boşluk analizi, proje uygulama verilerinin oluşturulması, proje coğrafi analiz çalışması, proje sonuç çıktılarının üretilmesi ve etkili proje sunumları konularında uzmanlaşır.

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Mühendislik problemlerini formüle edip çözmek,
   2. Yeni teknoloji ve bilgi üretme, bunları değerlendirme, yorumlama, kullanabilme
   3. Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Dönem projesi

İçerik
1. hafta:	Temel Coğrafi/Konumsal Kavramlar: CBS Veri Formatları, Uzay, öklid uzayı, topoloji uzayı, ağ bileşemleri
2. hafta:	Konumsal Veri Modelleri (Spagetti, Topolojik, Alan tabanlı modeller, obje temelli modeller) ve Çizge (Graph) kuramı
3. hafta:	Coğrafi Ağ kavramı, Ağ analizleri, Altyapı tesis yönetiminde kullanılan Ağ analiz teknikleri
4. hafta:	Çok Kriterli Karar Destek Sistemleri (AHP, BWM ve TOPSİS vb.) ve CBS Destekli Uygulanması
5. hafta:	CBS ile Uygunluk ve Yer Seçim Analizleri
6. hafta:	Yapay Zeka için İleri Konumsal Analiz Teknikleri
7. hafta:	Kümeleme ve Aykırılık Analizleri, Konumsal Otokorelasyon ve İlişki Analizleri
8. hafta:	Tahmin Modelleri ve Coğrafi Ağırlıklı Regresyon
9. hafta:	Arasınav. Konum-Zaman Küpü Analizleri
10. hafta:	Dönem Projesi Tasarımı için Gereksinim/Boşluk Analizi
11. hafta:	Dönem Projesi Kapsamında Coğrafi Analiz Çalışması
12. hafta:	Dönem Projesi Kapsamında Uygulama Verilerinin Üretilmesi
13. hafta:	Dönem Projesi Sonuç Çıktılarının Üretilmesi
14. hafta:	Dönem Projesi Sunumları
15. hafta*:	-
16. hafta*:	Final Sınavı
Ders kitapları ve materyaller:	Ders sunumları ve ders notları / Course notes and slides
Önerilen kaynaklar:	Dimitris Kavroudakis, Helen Briassoulis, Nikolaos Soulakellis, 2018. The Practice of Spatial Analysis. Springer International. Diptendu Sinha Roy, Harishchandra Dubey, Himansu Das, Rabindra K. Barik, 2019. CloudComputing for Geospatial Big Data Analytics. Springer. Jay Lee, 2023. Spatiotemporal Analytics. CRC Press. Norou Diawara, 2019. Modern Statistical Methods for Spatial and Multivariate Data. Springer. Praveen Kumar Rai, Varun Narayan Mishra, Prafull Singh, 2022. Geospatial Technology for Landscape and Environmental Management Sustainable Assessment and Planning. Springer.
	* 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.

Değerlendirme
Değerlendirme tipi	Hafta numarası	Ağırlık (%)
Ara sınavlar (Vizeler):	9	30
Dönem içi diğer çalışmalar:	-	0
Proje:	10-14	30
Ödev:	-	0
Kısa sınav (Quiz):	-	0
Final sınavı:	16	40
	Toplam ağırlık:	(%)

İş yükü
Etkinlik	Süre (Haftalık saat)	Toplam hafta sayısı	Dönem boyu toplam iş yükü
Dersler (Yüz yüze öğretme):	3	14
Ders dışı bireysel çalışma:	2	14
Uygulama, Rehberli problem çözme:	0	0
Ödev:	0	0
Dönem projesi:	5	5
Dönem projesi sunumu:	4	1
Kısa sınav (Quiz):	0	0
Ara sınav için bireysel çalışma:	9	1
Ara sınav (Vize):	1	1
Final sınavı için bireysel çalışma:	8	1
Final sınavı:	2	1
		Toplam işyükü:
		Toplam AKTS kredisi:	*
	* AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)