| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| Chapter 1 Introduction | 第9-14页 |
| 1.1 Background and objective | 第9-11页 |
| 1.2 The Problems | 第11页 |
| 1.3 The Contributions | 第11-12页 |
| 1.4 Thesis structure | 第12-14页 |
| Chapter 2 Related Works | 第14-30页 |
| 2.1 Introduction | 第14页 |
| 2.2 Fundamental Concepts | 第14-16页 |
| 2.3 HR Images Scene Description based on Low Level Features | 第16-18页 |
| 2.3.1 Color Histogram | 第17页 |
| 2.3.2 SIFT | 第17页 |
| 2.3.3 LBP | 第17页 |
| 2.3.4 GIST | 第17页 |
| 2.3.5 HOG | 第17-18页 |
| 2.4 HR Images Scene Description Based on Midlevel Features | 第18-23页 |
| 2.4.1 BOVW | 第19页 |
| 2.4.2 Spatial pyramid matching (SPM) | 第19页 |
| 2.4.3 Locality-constrained linear coding (LLC) | 第19-20页 |
| 2.4.4 Probabilistic latent semantic analysis (p LSA) | 第20页 |
| 2.4.5 Latent Dirichlet allocation (LDA) | 第20页 |
| 2.4.6 Improved Fisher kernel (IFK) | 第20-21页 |
| 2.4.7 Principal component analysis (PCA) | 第21页 |
| 2.4.8 Sparse Coding (SC) | 第21-22页 |
| 2.4.9 Auto- encoder | 第22-23页 |
| 2.5 HR Images Scene Description Based on High Level Features | 第23-29页 |
| 2.5.1 Stacked Auto-Encoder | 第23-24页 |
| 2.5.2 Convolutional Neural Networks | 第24-27页 |
| 2.5.3 Typical Nets of CNN | 第27-29页 |
| 2.6 Summary | 第29-30页 |
| Chapter 3 RS Images Classification based on Deep VGG-Net and Auto-Encoder | 第30-41页 |
| 3.1 Introduction | 第30-31页 |
| 3.2 Deep Feature Extraction Based on VGG-Net Model | 第31-32页 |
| 3.3 Features Coding Based on Auto-encoder | 第32-36页 |
| 3.4 Classification based on Support Vector Machine | 第36-38页 |
| 3.4.1 Fundamental Concept of SVM | 第37-38页 |
| 3.4.2 Multiclass classification based on SVM | 第38页 |
| 3.5 Classification Procedure based on CNN and Auto-encoders | 第38-39页 |
| 3.6 Summary | 第39-41页 |
| Chapter 4 Experimental Results and Discussion | 第41-52页 |
| 4.1 Introduction | 第41页 |
| 4.2 Data set description | 第41-43页 |
| 4.3 Result and Discussion | 第43-51页 |
| 4.3.1 UC Merced data set | 第43-46页 |
| 4.3.2 AID data set | 第46-48页 |
| 4.3.3 Sydney data set | 第48-51页 |
| 4.4 Summary | 第51-52页 |
| Conclusions | 第52-53页 |
| References | 第53-65页 |
| Acknowledgements | 第65页 |
