Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
YBS 7309	Mekansal Bilgi Sistemleri	SEÇMELİ	3	0	0	6

Dersi Veren Birim

Yönetim Bilişim Sistemleri Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. VAHAP TECİM

Dersi Alan Birimler

Yönetim Bilişim Sistemleri Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Amacı

Öğrencilere mekan tabanlı toplanan ve kullanılan verilerin yönetimi ve analizi konularında yetkinlik kazandırmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Mekansal veri toplama yöntemlerini kullanabilmek.
2	Mekansal veri yönetimi yapabilmek.
3	Mekansal veri analiz yöntemlerini kullanabilmek.
4	Mekansal veri sorgu yöntemlerini kullanabilmek.
5	Mekansal veri içeren projelerde kullanılan yöntem ve araç ve teknolojileri

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Giriş - Veri Yönetimi ve Analizi nedir
2	Veri Tabanı Yönetim Sistemlerinde Meksansal Verilerin Depolanması (Mekansal Veri Sunucuları Verilerin Depolandığı Tablolar - Mekansal Verileri Depolama Yöntemleri)
3	Mekansal Veri Sunucu Yazılımları (Arcsde - ArcSpatial Database Engine) ve Mekansal veri sorgulama dili operatörleri (temel operatör: IsEmpty, Envelope; topolojik operatör: Disjoint, Contains ve mekânsal analiz operatörü: Distance, Intersection ve SymmDiff)
4	Mekasal Verinin Sunumu (nesne tabanlı modelleme - mekan tabanlı modelleme)
5	Mekansal Veri Geometrisi (Spaghetti model, ağ modeli ve topolojik model)
6	Mantıksal Modeller ve Sorgulama Dilleri
7	Kısıt veri modeli (doğrusal kısıt modeli, nesne tabanlı modelleme)
8	Sayısal Geometri (mekansal veri yönetimi algortiması)
9	Sayısal Geometri (mekansal veri yönetimi algortiması)
10	Sorgulama ve Analiz I (Mekansal birleştirme, karmaşık sorgulama, yapay zeka)
11	Sorgulama ve Analiz II (mekansal nokta dağılım analizi, interpolasyon ve mekansal istatistik)
12	Mekansal veri indeksleri (R-tree, B-tree)
13	Mekansal veri indeksleri (Grid)
14	Mekansal veri yönetimde ekonometrik yaklaşımlar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Spatial Databases with Application to GIS (2002) Philippe Rigaux, Michel Scholl ve Anges Voisard, Elsevier, ISBN: 978 1 55860 588 6

Yardımcı kaynaklar:
Spatial Database Systems- Design, Implematation and Project Management (2007) Albert
K.W. Yeung ve G. Brent Hall (Printed in: Springer), ISBN: 10 1 4020 5393 2

Applied Spatial Data Analysis with R (2008) Roger S. Bivand, Edzer J. Pebesma ve
Virgilio Gomez-Rubio, ISBN: 978 0 387 78170 9

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Etkinlikler ayrıntılı olarak 'Değerlendirme Yöntemleri' ve 'İş Yükü Hesaplaması' bölümünde verilmiştir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	ARASINAV
2	YYS	YARIYIL SONU SINAVI
3	YYBN	YARIYIL SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.40 + YYS* 0.60
4	BUT	BÜTÜNLEME
5	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.40 + BUT* 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Öğrencilerin ara sınav ve final sınavı ile performansları ölçülmektedir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Bölümün uyguladığı kurallar geçerlidir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Prof.Dr. Vahap TECİM
vahap.tecim@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	6	84
Vize Sınavına Hazırlık	1	10	10
Final Sınavına Hazırlık	1	12	12
Final Sınavı	1	1	1
Vize Sınavı	1	1	1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			150

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8	PK.9	PK.10	PK.11
ÖK.1	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5
ÖK.2	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5
ÖK.3	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5
ÖK.4	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5
ÖK.5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI