所屬分類： SCIE 期刊 地球科學(xué) 中科院 4區(qū) JCR Q2
歐洲遙感雜志
歐洲遙感雜志雜志簡(jiǎn)介
- 出版商：Associazione Italiana di Telerilevamento
- 出版語言：English
- TOP期刊：否
- 出版地區(qū)：ITALY
- 是否預(yù)警：否
- 是否OA：開放
- 出版周期：1 issue/year
- 出版年份：2012
- 中文名稱：歐洲遙感雜志
- 是否OA：開放
歐洲遙感雜志（國(guó)際簡(jiǎn)稱EUR J REMOTE SENS，英文名稱European Journal Of Remote Sensing）是一本開放獲取（OA）國(guó)際期刊，自2012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(gè)方面達(dá)到最高科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)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(shì)，為地球科學(xué)事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。期刊嚴(yán)格遵循職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于任何形式的抄襲行為，無論是文字還是圖形，一旦查實(shí)，均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。
近年來，來自CHINA MAINLAND、Italy、GERMANY (FED REP GER)、India、Poland、USA、Czech Republic、England、France、Iran等國(guó)家和地區(qū)的研究者在《European Journal Of 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(diǎn)、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(tái)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46篇、2015年：發(fā)表文章35篇、2016年：發(fā)表文章0篇、2017年：發(fā)表文章0篇、2018年：發(fā)表文章0篇、2019年：發(fā)表文章73篇、2020年：發(fā)表文章100篇、2021年：發(fā)表文章43篇、2022年：發(fā)表文章59篇、2023年：發(fā)表文章55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(shí)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。《European Journal Of Remote Sensing》將繼續(xù)致力于推動(dòng)地球科學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)傳播和科學(xué)進(jìn)步，為全球地球科學(xué)問題的解決貢獻(xiàn)力量。
期刊指數(shù)
- 影響因子：3.7
- 文章自引率：0.025
- Gold OA文章占比：99.36%
- CiteScore：7
- 年發(fā)文量：55
- 開源占比：0.9901
- SJR指數(shù)：0.833
- H-index：20
- SNIP指數(shù)：1.045
- OA被引用占比：1
- 出版國(guó)人文章占比：0.25
WOS期刊SCI分區(qū)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：REMOTE SENSING | SCIE | Q2 | 22 / 62 |
65.3% |
| 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：REMOTE SENSING | SCIE | Q2 | 28 / 62 |
55.65% |
中科院分區(qū)表
中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級(jí)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) 4區(qū) |
REMOTE SENSING
遙感
4區(qū)
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||
| 7 | 0.833 | 1.045 |
|
學(xué)術(shù)指標(biāo)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(shí)期被引用的頻率，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo)。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(biāo)之一。通過計(jì)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(duì)于自身研究?jī)?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(biāo)，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(yù)，從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。
期刊互引關(guān)系
| 序號(hào) | 引用他刊情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | REMOTE SENS ENVIRON | 237 |
| 2 | IEEE T GEOSCI REMOTE | 173 |
| 3 | INT J REMOTE SENS | 148 |
| 4 | REMOTE SENS-BASEL | 128 |
| 5 | ISPRS J PHOTOGRAMM | 89 |
| 6 | IEEE GEOSCI REMOTE S | 72 |
| 7 | EUR J REMOTE SENS | 53 |
| 8 | INT J APPL EARTH OBS | 52 |
| 9 | IEEE J-STARS | 45 |
| 10 | PHOTOGRAMM ENG REM S | 37 |
| 序號(hào) | 被他刊引用情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | REMOTE SENS-BASEL | 182 |
| 2 | EUR J REMOTE SENS | 53 |
| 3 | INT J REMOTE SENS | 35 |
| 4 | REMOTE SENS ENVIRON | 27 |
| 5 | FORESTS | 23 |
| 6 | SENSORS-BASEL | 22 |
| 7 | ISPRS INT J GEO-INF | 18 |
| 8 | IEEE J-STARS | 15 |
| 9 | IEEE T GEOSCI REMOTE | 14 |
| 10 | ISPRS J PHOTOGRAMM | 14 |
高引用文章
- Analytical study of land surface temperature with NDVI and NDBI using Landsat 8 OLI and TIRS data in Florence and Naples city, Italy引用次數(shù)：27
- Planning airborne photogrammetry and remote-sensing missions with modern platforms and sensors引用次數(shù)：25
- Using Google Earth Engine to detect land cover change: Singapore as a use case引用次數(shù)：24
- Estimating defoliation of Scots pine stands using machine learning methods and vegetation indices of Sentinel-2引用次數(shù)：18
- Atmospheric correction of Landsat-8/OLI and Sentinel-2/MSI data using iCOR algorithm: validation for coastal and inland waters引用次數(shù)：18
- Using of Sentinel-2 images for automation of the forest succession detection引用次數(shù)：14
- Sentinel-2A MSI and Landsat-8 OLI radiometric cross comparison over desert sites引用次數(shù)：14
- A rule-based approach for crop identification using multi-temporal and multi-sensor phenological metrics引用次數(shù)：13
- Comparing support vector machines with logistic regression for calibrating cellular automata land use change models引用次數(shù)：13
- The potentials of Sentinel-2 and LandSat-8 data in green infrastructure extraction, using object based image analysis (OBIA) method引用次數(shù)：12
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