所屬分類： 加入收藏 SCIE 期刊 地球科學(xué) 中科院 1區(qū) JCR Q1
IEEE地球科學(xué)與遙感雜志
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：是
- 出版地區(qū)：UNITED STATES
- 是否預(yù)警：否
- 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
- 是否OA：未開放
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(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，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(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。《Ieee Geoscience And Remote Sensing Magazine》將繼續(xù)致力于推動(dòng)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 |
| 否 | 否 | 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)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
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