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Earth Science Informatics是地球科學領(lǐng)域的一本優(yōu)秀期刊。由Springer Berlin Heidelberg出版社出版。該期刊主要發(fā)表地球科學領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于2008年,該期刊主要刊載COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS-GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY及其基礎(chǔ)研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進展,更以其深厚的學術(shù)積淀和卓越的審稿標準,確保每篇文章都具備高度的學術(shù)價值。此外,該刊同時被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄,并被劃分為中科院SCI4區(qū)期刊,它始終堅持創(chuàng)新,不斷專注于發(fā)布高度有價值的研究成果,不斷推動地球科學領(lǐng)域的進步。
同時,我們注重來稿文章表述的清晰度,以及其與我們的讀者群體和研究領(lǐng)域的相關(guān)性。為此,我們期待所有投稿的文章能夠保持簡潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 約6.0個月 。若您對于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動與期刊主編取得聯(lián)系,或咨詢本站的客服老師。我們的客服老師將根據(jù)您的研究內(nèi)容和方向,為您推薦最為合適的期刊,助力您順利投稿,實現(xiàn)學術(shù)成果的順利發(fā)表。
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
地球科學 | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機:跨學科應(yīng)用 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學:綜合 | 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
地球科學 | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機:跨學科應(yīng)用 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學:綜合 | 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
地球科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機:跨學科應(yīng)用 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學綜合 | 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
地學 | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機:跨學科應(yīng)用 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學綜合 | 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
地球科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機:跨學科應(yīng)用 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學綜合 | 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
地球科學 | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機:跨學科應(yīng)用 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學綜合 | 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q2 | 76 / 169 |
55.3% |
學科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q2 | 92 / 253 |
63.8% |
按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q3 | 86 / 169 |
49.41% |
學科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q2 | 126 / 253 |
50.4% |
學科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Earth and Planetary Sciences 小類:General Earth and Planetary Sciences | Q2 | 52 / 195 |
73% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 24 | 73 | 40 | 40 | 40 | 50 | 145 | 169 | 182 | 264 |
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
CHINA MAINLAND | 94 |
India | 33 |
USA | 26 |
Iran | 24 |
Turkey | 8 |
Australia | 7 |
Brazil | 7 |
Mexico | 7 |
Spain | 6 |
England | 5 |
機構(gòu) | 數(shù)量 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 16 |
CHINA UNIVERSITY OF GEOSCIENCES | 11 |
NANJING NORMAL UNIVERSITY | 11 |
JIANGSU CTR COLLABORAT INNOVAT GEOG INFORMAT RESO | 10 |
ANNA UNIVERSITY | 8 |
FUZHOU UNIVERSITY | 6 |
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT SYSTEM) | 6 |
WUHAN UNIVERSITY | 6 |
CHENGDU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY | 5 |
UNIVERSITY OF TEHRAN | 5 |
文章名稱 | 引用次數(shù) |
Change detection techniques for remote sensing applications: a survey | 21 |
Superpixel based land cover classification of VHR satellite image combining multi-scale CNN and scale parameter estimation | 15 |
A comparison of slope units and grid cells as mapping units for landslide susceptibility assessment | 11 |
Big data in Geohazard; pattern mining and large scale analysis of landslides in Iran | 11 |
Performance evaluation of textural features in improving land use/land cover classification accuracy of heterogeneous landscape using multi-sensor remote sensing data | 9 |
Exploring UAV in Indonesian cadastral boundary data acquisition | 8 |
Back-propagation neural network and support vector machines for gold mineral prospectivity mapping in the Hatu region, Xinjiang, China | 8 |
Assessment of groundwater potential zones in Vellore district, Tamil Nadu, India using geospatial techniques | 7 |
Wetland shift monitoring using remote sensing and GIS techniques: landscape dynamics and its implications on Isimangaliso Wetland Park, South Africa | 7 |
A top-down approach for semantic segmentation of big remote sensing images | 7 |
SCIE
影響因子 0.6
CiteScore 1.3
SCIE
影響因子 3.8
CiteScore 8.9
SCIE
影響因子 1.7
CiteScore 2.8
SCIE
影響因子 1.9
CiteScore 4.7
SCIE
影響因子 2.4
CiteScore 4.6
SCIE
影響因子 9
CiteScore 12.3
SCIE
影響因子 4.2
CiteScore 7.4
SCIE
影響因子 4.4
CiteScore 5.6
SCIE
影響因子 3
CiteScore 9.7
SCIE
影響因子 2
CiteScore 3.9
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