所屬分類： SCIE 期刊 地球科學(xué) 中科院 1區(qū) JCR Q1
地球科學(xué)與遙感學(xué)報
地球科學(xué)與遙感學(xué)報雜志簡介
- 出版商：Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
- 出版語言：English
- TOP期刊：是
- 出版地區(qū)：UNITED STATES
- 是否預(yù)警：否
- 是否OA：未開放
- 出版周期：Monthly
- 出版年份：1963
- 中文名稱：地球科學(xué)與遙感學(xué)報
- 是否OA：未開放
地球科學(xué)與遙感學(xué)報（國際簡稱IEEE T GEOSCI REMOTE，英文名稱Ieee Transactions On Geoscience And Remote Sensing）是一本未開放獲取（OA）國際期刊，自1963年創(chuàng)刊以來，始終站在地球科學(xué)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在地球科學(xué)領(lǐng)域各個方面達到最高科學(xué)標準和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢，為地球科學(xué)事業(yè)的進步提供了有力的支撐。期刊嚴格遵循職業(yè)道德標準，對于任何形式的抄襲行為，無論是文字還是圖形，一旦查實，均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。
近年來，來自CHINA MAINLAND、USA、Italy、GERMANY (FED REP GER)、France、Spain、England、Canada、Australia、Japan等國家和地區(qū)的研究者在《Ieee Transactions On Geoscience And Remote Sensing》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富，包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專題觀點、論文預(yù)覽、專家意見等多種類型，旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺和靈感來源。
在過去幾年中，該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量，具體數(shù)據(jù)如下：
2014年：發(fā)表文章628篇、2015年：發(fā)表文章514篇、2016年：發(fā)表文章571篇、2017年：發(fā)表文章558篇、2018年：發(fā)表文章564篇、2019年：發(fā)表文章777篇、2020年：發(fā)表文章667篇、2021年：發(fā)表文章1471篇、2022年：發(fā)表文章2198篇、2023年：發(fā)表文章2012篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球地球科學(xué)領(lǐng)域的影響力和活躍度，同時也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位。《Ieee Transactions On Geoscience And Remote Sensing》將繼續(xù)致力于推動地球科學(xué)領(lǐng)域的知識傳播和科學(xué)進步，為全球地球科學(xué)問題的解決貢獻力量。
期刊指數(shù)
- 影響因子：7.5
- 文章自引率：0.2804...
- Gold OA文章占比：6.82%
- CiteScore：11.5
- 年發(fā)文量：2012
- 開源占比：0.0718
- SJR指數(shù)：2.403
- H-index：216
- SNIP指數(shù)：2.066
- 出版國人文章占比：0.38
WOS期刊SCI分區(qū)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 25 / 352 |
93% |
| 學(xué)科：GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS | SCIE | Q1 | 4 / 101 |
96.5% |
| 學(xué)科：IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q1 | 6 / 36 |
84.7% |
| 學(xué)科：REMOTE SENSING | SCIE | Q1 | 8 / 62 |
87.9% |
| 按JCI指標學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 25 / 354 |
93.08% |
| 學(xué)科：GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS | SCIE | Q1 | 4 / 101 |
96.53% |
| 學(xué)科：IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q1 | 5 / 36 |
87.5% |
| 學(xué)科：REMOTE SENSING | SCIE | Q1 | 5 / 62 |
92.74% |
中科院分區(qū)表
中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 否 | 否 | 地球科學(xué) 1區(qū) |
GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS
地球化學(xué)與地球物理
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程：電子與電氣
IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY
成像科學(xué)與照相技術(shù)
REMOTE SENSING
遙感
1區(qū)
2區(qū)
2區(qū)
2區(qū)
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||
| 11.5 | 2.403 | 2.066 |
|
學(xué)術(shù)指標分析
影響因子和CiteScore
自引率
影響因子：指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個重要指標。影響因子越高，代表著期刊的影響力越大 。
CiteScore：該值越高，代表該期刊的論文受到更多其他學(xué)者的引用，因此該期刊的影響力也越高。
自引率：是衡量期刊質(zhì)量和影響力的重要指標之一。通過計算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例，可以反映期刊對于自身研究內(nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。
年發(fā)文量：是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標，年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽，從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。
期刊互引關(guān)系
| 序號 | 引用他刊情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | IEEE T GEOSCI REMOTE | 6430 |
| 2 | IEEE GEOSCI REMOTE S | 1568 |
| 3 | REMOTE SENS ENVIRON | 1275 |
| 4 | IEEE J-STARS | 1133 |
| 5 | IEEE T IMAGE PROCESS | 713 |
| 6 | REMOTE SENS-BASEL | 666 |
| 7 | INT J REMOTE SENS | 522 |
| 8 | GEOPHYSICS | 497 |
| 9 | IEEE T PATTERN ANAL | 474 |
| 10 | J GEOPHYS RES-ATMOS | 440 |
| 序號 | 被他刊引用情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | REMOTE SENS-BASEL | 8031 |
| 2 | IEEE T GEOSCI REMOTE | 6430 |
| 3 | IEEE J-STARS | 2578 |
| 4 | IEEE ACCESS | 2055 |
| 5 | REMOTE SENS ENVIRON | 1535 |
| 6 | INT J REMOTE SENS | 1347 |
| 7 | IEEE GEOSCI REMOTE S | 1188 |
| 8 | SENSORS-BASEL | 1171 |
| 9 | ISPRS J PHOTOGRAMM | 833 |
| 10 | J APPL REMOTE SENS | 774 |
高引用文章
- When Deep Learning Meets Metric Learning: Remote Sensing Image Scene Classification via Learning Discriminative CNNs引用次數(shù)：149
- Spectral-Spatial Residual Network for Hyperspectral Image Classification: A 3-D Deep Learning Framework引用次數(shù)：114
- Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview引用次數(shù)：96
- Scene Classification With Recurrent Attention of VHR Remote Sensing Images引用次數(shù)：71
- Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network引用次數(shù)：65
- Generative Adversarial Networks for Hyperspectral Image Classification引用次數(shù)：64
- Recent Advances on Spectral-Spatial Hyperspectral Image Classification: An Overview and New Guidelines引用次數(shù)：61
- Rotation-Insensitive and Context-Augmented Object Detection in Remote Sensing Images引用次數(shù)：50
- Exploring Hierarchical Convolutional Features for Hyperspectral Image Classification引用次數(shù)：49
- Learning Spectral-Spatial-Temporal Features via a Recurrent Convolutional Neural Network for Change Detection in Multispectral Imagery引用次數(shù)：47
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