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Ieee Geoscience And Remote Sensing Magazine是地球科學(xué)領(lǐng)域的一本權(quán)威期刊。由IEEE Geosciene and Remote Sensing Society出版社出版。該期刊主要發(fā)表地球科學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于2013年,是地球科學(xué)領(lǐng)域中具有代表性的學(xué)術(shù)刊物。該期刊主要刊載Computer Science-General Computer Science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(jìn)展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進(jìn)展,更以其深厚的學(xué)術(shù)積淀和卓越的審稿標(biāo)準(zhǔn),確保每篇文章都具備高度的學(xué)術(shù)價(jià)值。此外,該刊同時(shí)被SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)收錄,并被劃分為中科院SCI1區(qū)期刊,相當(dāng)于A級(jí)期刊(最高刊物級(jí)別),它始終堅(jiān)持創(chuàng)新,不斷專注于發(fā)布高度有價(jià)值的研究成果,不斷推動(dòng)地球科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。
同時(shí),我們注重來(lái)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(jiǎn)潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 。若您對(duì)于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動(dòng)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?jī)?nèi)容和方向,為您推薦最為合適的期刊,助力您順利投稿,實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)成果的順利發(fā)表。
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
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) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
地球科學(xué) | 2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 | 2區(qū) 2區(qū) 2區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
地球科學(xué) | 3區(qū) | IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學(xué)與照相技術(shù) GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化學(xué)與地球物理 REMOTE SENSING 遙感 | 2區(qū) 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
地學(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) 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
地球科學(xué) | 3區(qū) | IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學(xué)與照相技術(shù) GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化學(xué)與地球物理 REMOTE SENSING 遙感 | 2區(qū) 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
地球科學(xué) | 3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 | 3區(qū) 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
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% |
學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Physics and Astronomy 小類:Instrumentation | Q1 | 2 / 141 |
98% |
大類:Physics and Astronomy 小類:General Earth and Planetary Sciences | Q1 | 3 / 195 |
98% |
大類:Physics and Astronomy 小類:Electrical and Electronic Engineering | Q1 | 17 / 797 |
97% |
大類:Physics and Astronomy 小類:General Computer Science | Q1 | 7 / 232 |
97% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 0 | 0 | 26 | 40 | 16 | 24 | 29 | 50 | 32 | 28 |
國(guó)家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 46 |
CHINA MAINLAND | 31 |
Italy | 20 |
GERMANY (FED REP GER) | 15 |
France | 12 |
Japan | 8 |
Spain | 7 |
India | 6 |
Australia | 5 |
Brazil | 5 |
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
NATIONAL AERONAUTICS & SPACE ADMINISTRATION (NASA) | 15 |
HELMHOLTZ ASSOCIATION | 13 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 11 |
TECHNICAL UNIVERSITY OF MUNICH | 7 |
UNIVERSITY OF PAVIA | 7 |
RIKEN | 6 |
PURDUE UNIVERSITY SYSTEM | 5 |
UNIVERSITY OF HOUSTON SYSTEM | 5 |
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA | 5 |
WUHAN UNIVERSITY | 5 |
文章名稱 | 引用次數(shù) |
New Frontiers in Spectral-Spatial Hyperspectral Image Classification The latest advances based on mathematical morphology, Markov random fields, segmentation, sparse representation, and deep learning | 37 |
Multisource and Multitemporal Data Fusion in Remote Sensing A comprehensive review of the state of the art | 35 |
Hyperspectral Band Selection A review | 35 |
Deep Learning for Classification of Hyperspectral Data | 27 |
Mini-UAV-Borne Hyperspectral Remote Sensing From observation and processing to applications | 22 |
Phase Unwrapping in InSAR A review | 21 |
A Review of Change Detection in Multitemporal Hyperspectral Images Current techniques, applications, and challenges | 21 |
Discriminant Analysis-Based Dimension Reduction for Hyperspectral Image Classification A survey of the most recent advances and an experimental comparison of different techniques | 15 |
Hyperspectral Imaging for Military and Security Applications Combining myriad processing and sensing techniques | 14 |
Remote Sensing Image Mosaicking Achievements and challenges | 13 |
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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