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    IEEE應用地球觀測和遙感專題雜志

    英文名稱:Ieee Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations And Remote Sensing   國際簡稱:IEEE J-STARS
    《Ieee Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations And Remote Sensing》雜志由Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.出版社出版,本刊創刊于2008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-IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY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
    1939-1404
    ISSN
    2151-1535
    E-ISSN
    預計審稿速度: 約3.0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

    IEEE應用地球觀測和遙感專題雜志雜志簡介

    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:開放

    出版周期:Monthly
    出版年份:2008
    中文名稱:IEEE應用地球觀測和遙感專題雜志

    IEEE應用地球觀測和遙感專題雜志(國際簡稱IEEE J-STARS,英文名稱Ieee Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations And Remote Sensing)是一本開放獲取(OA)國際期刊,自2008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、GERMANY (FED REP GER)、Italy、Canada、France、England、Spain、India、Australia等國家和地區的研究者在《Ieee Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations 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445篇、2015年:發表文章465篇、2016年:發表文章496篇、2017年:發表文章472篇、2018年:發表文章408篇、2019年:發表文章441篇、2020年:發表文章512篇、2021年:發表文章948篇、2022年:發表文章742篇、2023年:發表文章735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 Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations 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:4.7
    • 文章自引率:0.1090...
    • Gold OA文章占比:97.73%
    • CiteScore:9.3
    • 年發文量:735
    • 開源占比:0.9764
    • SJR指數:1.434
    • H-index:64
    • SNIP指數:1.466
    • OA被引用占比:0.0957...
    • 出版國人文章占比:0.4

    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 73 / 352

    79.4%

    學科:GEOGRAPHY, PHYSICAL SCIE Q1 7 / 65

    90%

    學科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q1 8 / 36

    79.2%

    學科:REMOTE SENSING SCIE Q1 12 / 62

    81.5%

    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 77 / 354

    78.39%

    學科:GEOGRAPHY, PHYSICAL SCIE Q1 11 / 65

    83.85%

    學科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q1 8 / 36

    79.17%

    學科:REMOTE SENSING SCIE Q1 12 / 62

    81.45%

    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 2區
    IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學與照相技術 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣 GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 REMOTE SENSING 遙感
    2區 3區 3區 3區

    CiteScore(2024年最新版)

    CiteScore 排名
    CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
    9.3 1.434 1.466
    學科類別 分區 排名 百分位
    大類:Earth and Planetary Sciences 小類:Computers in Earth Sciences Q1 7 / 73

    91%

    大類:Earth and Planetary Sciences 小類:Atmospheric Science Q1 16 / 148

    89%

    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 2578
    2 REMOTE SENS ENVIRON 1116
    3 IEEE J-STARS 980
    4 IEEE GEOSCI REMOTE S 714
    5 REMOTE SENS-BASEL 645
    6 INT J REMOTE SENS 530
    7 IEEE T IMAGE PROCESS 335
    8 ISPRS J PHOTOGRAMM 327
    9 IEEE T PATTERN ANAL 237
    10 GEOPHYS RES LETT 200
    序號 被他刊引用情況 引用次數
    1 REMOTE SENS-BASEL 2200
    2 IEEE T GEOSCI REMOTE 1133
    3 IEEE J-STARS 980
    4 IEEE ACCESS 472
    5 REMOTE SENS ENVIRON 376
    6 INT J REMOTE SENS 334
    7 SENSORS-BASEL 294
    8 ISPRS J PHOTOGRAMM 266
    9 IEEE GEOSCI REMOTE S 227
    10 J APPL REMOTE SENS 205

    高引用文章

    • A Multiscale and Multidepth Convolutional Neural Network for Remote Sensing Imagery Pan-Sharpening引用次數:47
    • Remote Sensing Image Fusion With Deep Convolutional Neural Network引用次數:40
    • Fast Hyperspectral Image Denoising and Inpainting Based on Low-Rank and Sparse Representations引用次數:36
    • EuroSAT: A Novel Dataset and Deep Learning Benchmark for Land Use and Land Cover Classification引用次數:34
    • Vegetation Indices Combining the Red and Red-Edge Spectral Information for Leaf Area Index Retrieval引用次數:31
    • Deep Convolutional Neural Network for Complex Wetland Classification Using Optical Remote Sensing Imagery引用次數:31
    • Spatiotemporal Satellite Image Fusion Using Deep Convolutional Neural Networks引用次數:29
    • Hyperspectral Image Restoration Via Total Variation Regularized Low-Rank Tensor Decomposition引用次數:28
    • Scene Classification via Triplet Networks引用次數:26
    • Advanced Multi-Sensor Optical Remote Sensing for Urban Land Use and Land Cover Classification: Outcome of the 2018 IEEE GRSS Data Fusion Contest引用次數:26
    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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