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IEEE地球科學(xué)與遙感雜志

英文名稱:Ieee Geoscience And Remote Sensing Magazine   國際簡稱:IEEE GEOSC REM SEN M
《Ieee Geoscience And Remote Sensing Magazine》雜志由IEEE Geosciene and Remote Sensing Society出版社出版,本刊創(chuàng)刊于2013年,發(fā)行周期4 issues/year,每期雜志都匯聚了全球地球科學(xué)領(lǐng)域的最新研究成果,包括原創(chuàng)論文、綜述文章、研究快報等多種形式,內(nèi)容涵蓋了地球科學(xué)的各個方面,為讀者提供了全面而深入的學(xué)術(shù)視野,為地球科學(xué)-GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。
中科院分區(qū)
地球科學(xué)
大類學(xué)科
2168-6831
ISSN
2168-6831
E-ISSN
預(yù)計審稿速度:
雜志簡介 期刊指數(shù) WOS分區(qū) 中科院分區(qū) CiteScore 學(xué)術(shù)指標(biāo) 高引用文章

IEEE地球科學(xué)與遙感雜志雜志簡介

出版商:IEEE Geosciene and Remote Sensing Society
出版語言:English
TOP期刊:
出版地區(qū):UNITED STATES
是否預(yù)警:

是否OA:未開放

出版周期:4 issues/year
出版年份:2013
中文名稱:IEEE地球科學(xué)與遙感雜志

IEEE地球科學(xué)與遙感雜志(國際簡稱IEEE GEOSC REM SEN M,英文名稱Ieee Geoscience And Remote Sensing Magazine)是一本未開放獲取(OA)國際期刊,自2013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(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,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USA、CHINA MAINLAND、Italy、GERMANY (FED REP GER)、France、Japan、Spain、India、Australia、Brazil等國家和地區(qū)的研究者在《Ieee Geoscience And Remote Sensing Magazine》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0篇、2015年:發(fā)表文章0篇、2016年:發(fā)表文章26篇、2017年:發(fā)表文章40篇、2018年:發(fā)表文章16篇、2019年:發(fā)表文章24篇、2020年:發(fā)表文章29篇、2021年:發(fā)表文章50篇、2022年:發(fā)表文章32篇、2023年:發(fā)表文章28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 Geoscience And Remote Sensing Magazine》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(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:16.2
  • 文章自引率:0.0273...
  • Gold OA文章占比:0.91%
  • CiteScore:20.5
  • 年發(fā)文量:28
  • SJR指數(shù):3.118
  • H-index:19
  • SNIP指數(shù):5.599
  • 出版國人文章占比:0.16

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:GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS SCIE Q1 2 / 101

98.5%

學(xué)科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q1 1 / 36

98.6%

學(xué)科:REMOTE SENSING SCIE Q1 1 / 62

99.2%

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:GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS SCIE Q1 2 / 101

98.51%

學(xué)科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q1 1 / 36

98.61%

學(xué)科:REMOTE SENSING SCIE Q1 1 / 62

99.19%

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
地球科學(xué) 1區(qū)
GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化學(xué)與地球物理 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)

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
20.5 3.118 5.599
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Physics and Astronomy 小類:Instrumentation Q1 2 / 141

98%

大類:Physics and Astronomy 小類:General Earth and Planetary Sciences Q1 3 / 195

98%

大類:Physics and Astronomy 小類:Electrical and Electronic Engineering Q1 17 / 797

97%

大類:Physics and Astronomy 小類:General Computer Science Q1 7 / 232

97%

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(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(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 引用他刊情況 引用次數(shù)
1 IEEE T GEOSCI REMOTE 198
2 REMOTE SENS ENVIRON 120
3 IEEE GEOSCI REMOTE S 84
4 REMOTE SENS-BASEL 82
5 INT J REMOTE SENS 78
6 IEEE J-STARS 74
7 ISPRS J PHOTOGRAMM 57
8 IEEE T IMAGE PROCESS 33
9 PHOTOGRAMM ENG REM S 32
10 IEEE GEOSC REM SEN M 30
序號 被他刊引用情況 引用次數(shù)
1 REMOTE SENS-BASEL 320
2 IEEE T GEOSCI REMOTE 200
3 IEEE J-STARS 92
4 IEEE ACCESS 50
5 ISPRS J PHOTOGRAMM 47
6 IEEE GEOSCI REMOTE S 43
7 IEEE GEOSC REM SEN M 30
8 REMOTE SENS ENVIRON 30
9 SENSORS-BASEL 30
10 J APPL REMOTE SENS 17

高引用文章

  • New Frontiers in Spectral-Spatial Hyperspectral Image Classification The latest advances based on mathematical morphology, Markov random fields, segmentation, sparse representation, and deep learning引用次數(shù):37
  • Multisource and Multitemporal Data Fusion in Remote Sensing A comprehensive review of the state of the art引用次數(shù):35
  • Hyperspectral Band Selection A review引用次數(shù):35
  • Deep Learning for Classification of Hyperspectral Data引用次數(shù):27
  • Mini-UAV-Borne Hyperspectral Remote Sensing From observation and processing to applications引用次數(shù):22
  • Phase Unwrapping in InSAR A review引用次數(shù):21
  • A Review of Change Detection in Multitemporal Hyperspectral Images Current techniques, applications, and challenges引用次數(shù):21
  • Discriminant Analysis-Based Dimension Reduction for Hyperspectral Image Classification A survey of the most recent advances and an experimental comparison of different techniques引用次數(shù):15
  • Hyperspectral Imaging for Military and Security Applications Combining myriad processing and sensing techniques引用次數(shù):14
  • Remote Sensing Image Mosaicking Achievements and challenges引用次數(shù):13
若用戶需要出版服務(wù),請聯(lián)系出版商:445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141。

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