所屬分類： 加入收藏 SCIE 期刊 地球科學(xué) 中科院 1區(qū) JCR Q1
Isprs 攝影測(cè)量與遙感雜志
Isprs 攝影測(cè)量與遙感雜志雜志簡(jiǎn)介
- 出版商：Elsevier
- 出版語(yǔ)言：Multi-Language
- TOP期刊：是
- 出版地區(qū)：NETHERLANDS
- 是否預(yù)警：否
- 是否OA：未開放
- 出版周期：Quarterly
- 出版年份：1989
- 中文名稱：Isprs 攝影測(cè)量與遙感雜志
- 是否OA：未開放
Isprs 攝影測(cè)量與遙感雜志（國(guó)際簡(jiǎn)稱ISPRS J PHOTOGRAMM，英文名稱Isprs Journal Of Photogrammetry And Remote Sensing）是一本未開放獲取（OA）國(guó)際期刊，自1989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、USA、GERMANY (FED REP GER)、Canada、Australia、France、Netherlands、England、Spain、Finland等國(guó)家和地區(qū)的研究者在《Isprs Journal Of Photogrammetry 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(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172篇、2015年：發(fā)表文章182篇、2016年：發(fā)表文章167篇、2017年：發(fā)表文章197篇、2018年：發(fā)表文章255篇、2019年：發(fā)表文章218篇、2020年：發(fā)表文章264篇、2021年：發(fā)表文章262篇、2022年：發(fā)表文章276篇、2023年：發(fā)表文章269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。《Isprs Journal Of Photogrammetry And 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：10.6
- 文章自引率：0.0629...
- Gold OA文章占比：31.52%
- CiteScore：21
- 年發(fā)文量：269
- 開源占比：0.1883
- SJR指數(shù)：3.76
- H-index：110
- SNIP指數(shù)：2.991
- OA被引用占比：0.1863...
- 出版國(guó)人文章占比：0.3
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：GEOGRAPHY, PHYSICAL | SCIE | Q1 | 1 / 65 |
99.2% |
| 學(xué)科：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 6 / 253 |
97.8% |
| 學(xué)科：IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q1 | 3 / 36 |
93.1% |
| 學(xué)科：REMOTE SENSING | SCIE | Q1 | 3 / 62 |
96% |
| 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：GEOGRAPHY, PHYSICAL | SCIE | Q1 | 1 / 65 |
99.23% |
| 學(xué)科：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 3 / 253 |
99.01% |
| 學(xué)科：IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q1 | 2 / 36 |
95.83% |
| 學(xué)科：REMOTE SENSING | SCIE | Q1 | 2 / 62 |
97.58% |
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 |
| 是 | 否 | 地球科學(xué) 1區(qū) |
GEOGRAPHY, PHYSICAL
自然地理
GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY
地球科學(xué)：綜合
IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY
成像科學(xué)與照相技術(shù)
REMOTE SENSING
遙感
1區(qū)
1區(qū)
1區(qū)
1區(qū)
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||
| 21 | 3.76 | 2.991 |
|
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 | ISPRS J PHOTOGRAMM | 1139 |
| 2 | REMOTE SENS ENVIRON | 1124 |
| 3 | IEEE T GEOSCI REMOTE | 833 |
| 4 | REMOTE SENS-BASEL | 635 |
| 5 | INT J REMOTE SENS | 356 |
| 6 | IEEE J-STARS | 266 |
| 7 | IEEE GEOSCI REMOTE S | 263 |
| 8 | IEEE T PATTERN ANAL | 231 |
| 9 | INT J APPL EARTH OBS | 169 |
| 10 | PHOTOGRAMM ENG REM S | 155 |
| 序號(hào) | 被他刊引用情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | REMOTE SENS-BASEL | 3092 |
| 2 | ISPRS J PHOTOGRAMM | 1139 |
| 3 | REMOTE SENS ENVIRON | 563 |
| 4 | SENSORS-BASEL | 465 |
| 5 | INT J REMOTE SENS | 435 |
| 6 | IEEE T GEOSCI REMOTE | 398 |
| 7 | INT J APPL EARTH OBS | 346 |
| 8 | IEEE J-STARS | 327 |
| 9 | IEEE ACCESS | 280 |
| 10 | ISPRS INT J GEO-INF | 263 |
高引用文章
- Deep learning in remote sensing applications: A meta-analysis and review引用次數(shù)：146
- A new generation of the United States National Land Cover Database: Requirements, research priorities, design, and implementation strategies引用次數(shù)：99
- A new deep convolutional neural network for fast hyperspectral image classification引用次數(shù)：72
- Classification with an edge: Improving semantic with boundary detection引用次數(shù)：65
- Algorithms for semantic segmentation of multispectral remote sensing imagery using deep learning引用次數(shù)：57
- A 30-m landsat-derived cropland extent product of Australia and China using random forest machine learning algorithm on Google Earth Engine cloud computing platform引用次數(shù)：55
- Beyond RGB: Very high resolution urban remote sensing with multimodal deep networks引用次數(shù)：52
- Accuracy assessment of the global TanDEM-X Digital Elevation Model with GPS data引用次數(shù)：49
- Segmentation for Object-Based Image Analysis (OBIA): A review of algorithms and challenges from remote sensing perspective引用次數(shù)：48
- A hybrid MLP-CNN classifier for very fine resolution remotely sensed image classification引用次數(shù)：45
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