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    地球科學與遙感學報

    英文名稱:Ieee Transactions On Geoscience And Remote Sensing   國際簡稱:IEEE T GEOSCI REMOTE
    《Ieee Transactions On Geoscience And Remote Sensing》雜志由Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.出版社出版,本刊創刊于1963年,發行周期Monthly,每期雜志都匯聚了全球地球科學領域的最新研究成果,包括原創論文、綜述文章、研究快報等多種形式,內容涵蓋了地球科學的各個方面,為讀者提供了全面而深入的學術視野,為地球科學-GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS事業的進步提供了有力的支撐。
    中科院分區
    地球科學
    大類學科
    0196-2892
    ISSN
    1558-0644
    E-ISSN
    預計審稿速度: 約4.0個月
    雜志簡介 期刊指數 WOS分區 中科院分區 CiteScore 學術指標 高引用文章

    地球科學與遙感學報雜志簡介

    出版商:Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
    出版語言:English
    TOP期刊:
    出版地區:UNITED STATES
    是否預警:

    是否OA:未開放

    出版周期:Monthly
    出版年份:1963
    中文名稱:地球科學與遙感學報

    地球科學與遙感學報(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年創刊以來,始終站在地球科學研究的前沿。該期刊致力于發表在地球科學領域各個方面達到最高科學標準和具有重要性的研究成果。全面反映該學科的發展趨勢,為地球科學事業的進步提供了有力的支撐。期刊嚴格遵循職業道德標準,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等國家和地區的研究者在《Ieee Transactions On Geoscience And Remote Sensing》上發表了大量的高質量文章。該期刊內容豐富,包括原創研究、綜述文章、專題觀點、論文預覽、專家意見等多種類型,旨在為全球該領域研究者提供廣泛的學術交流平臺和靈感來源。

    在過去幾年中,該期刊保持了穩定的發文量和綜述量,具體數據如下:

    2014年:發表文章628篇、2015年:發表文章514篇、2016年:發表文章571篇、2017年:發表文章558篇、2018年:發表文章564篇、2019年:發表文章777篇、2020年:發表文章667篇、2021年:發表文章1471篇、2022年:發表文章2198篇、2023年:發表文章2012篇。這些數據反映了期刊在全球地球科學領域的影響力和活躍度,同時也展示了其作為學術界和工業界研究人員首選資源的地位。《Ieee Transactions On Geoscience And Remote Sensing》將繼續致力于推動地球科學領域的知識傳播和科學進步,為全球地球科學問題的解決貢獻力量。

    期刊指數

    • 影響因子:7.5
    • 文章自引率:0.2804...
    • Gold OA文章占比:6.82%
    • CiteScore:11.5
    • 年發文量:2012
    • 開源占比:0.0718
    • SJR指數:2.403
    • H-index:216
    • SNIP指數:2.066
    • 出版國人文章占比:0.38

    WOS期刊SCI分區(2023-2024年最新版)

    按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 25 / 352

    93%

    學科:GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS SCIE Q1 4 / 101

    96.5%

    學科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q1 6 / 36

    84.7%

    學科:REMOTE SENSING SCIE Q1 8 / 62

    87.9%

    按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 25 / 354

    93.08%

    學科:GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS SCIE Q1 4 / 101

    96.53%

    學科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q1 5 / 36

    87.5%

    學科:REMOTE SENSING SCIE Q1 5 / 62

    92.74%

    中科院分區表

    中科院SCI期刊分區 2023年12月升級版
    Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
    地球科學 1區
    GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化學與地球物理 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學與照相技術 REMOTE SENSING 遙感
    1區 2區 2區 2區

    CiteScore(2024年最新版)

    CiteScore 排名
    CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
    11.5 2.403 2.066
    學科類別 分區 排名 百分位
    大類:Earth and Planetary Sciences 小類:General Earth and Planetary Sciences Q1 9 / 195

    95%

    大類:Earth and Planetary Sciences 小類:Electrical and Electronic Engineering Q1 70 / 797

    91%

    學術指標分析

    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,是衡量學術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與總被引次數的比例,可以反映期刊對于自身研究內容的重視程度以及內部引用的情況。

    年發文量:是衡量期刊活躍度和研究產出能力的重要指標,年發文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學術聲譽,從而吸引更多的優質稿件。

    期刊互引關系
    序號 引用他刊情況 引用次數
    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
    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:149
    • Spectral-Spatial Residual Network for Hyperspectral Image Classification: A 3-D Deep Learning Framework引用次數:114
    • Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview引用次數:96
    • Scene Classification With Recurrent Attention of VHR Remote Sensing Images引用次數:71
    • Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network引用次數:65
    • Generative Adversarial Networks for Hyperspectral Image Classification引用次數:64
    • Recent Advances on Spectral-Spatial Hyperspectral Image Classification: An Overview and New Guidelines引用次數:61
    • Rotation-Insensitive and Context-Augmented Object Detection in Remote Sensing Images引用次數:50
    • Exploring Hierarchical Convolutional Features for Hyperspectral Image Classification引用次數:49
    • Learning Spectral-Spatial-Temporal Features via a Recurrent Convolutional Neural Network for Change Detection in Multispectral Imagery引用次數:47
    若用戶需要出版服務,請聯系出版商:IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141。

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