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Remote Sensing是地球科學(xué)領(lǐng)域的一本權(quán)威期刊。由MDPI (Basel, Switzerland)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2009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REMOTE SENSING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)庫收錄,并被劃分為中科院SCI2區(qū)期刊,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20.66天 一般,3-8周 。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(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(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) | 2區(qū) | ENVIRONMENTAL SCIENCES 環(huán)境科學(xué) 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 | 2區(qū) 3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 |
工程技術(shù) | 2區(qū) | ENVIRONMENTAL SCIENCES 環(huán)境科學(xué) 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 | 2區(qū) 2區(qū) 2區(qū) 3區(qū) | 是 | 否 |
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工程技術(shù) | 2區(qū) | ENVIRONMENTAL SCIENCES 環(huán)境科學(xué) 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 | 2區(qū) 2區(qū) 2區(qū) 3區(qū) | 是 | 否 |
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工程技術(shù) | 2區(qū) | ENVIRONMENTAL SCIENCES 環(huán)境科學(xué) 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 | 3區(qū) 2區(qū) 3區(qū) 3區(qū) | 是 | 否 |
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工程技術(shù) | 2區(qū) | ENVIRONMENTAL SCIENCES 環(huán)境科學(xué) 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 | 2區(qū) 2區(qū) 2區(qū) 3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 |
工程技術(shù) | 2區(qū) | REMOTE SENSING 遙感 | 2區(qū) | 是 | 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:ENVIRONMENTAL SCIENCES | SCIE | Q2 | 110 / 358 |
69.4% |
學(xué)科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 34 / 253 |
86.8% |
學(xué)科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q2 | 10 / 36 |
73.6% |
學(xué)科:REMOTE SENSING | SCIE | Q2 | 16 / 62 |
75% |
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:ENVIRONMENTAL SCIENCES | SCIE | Q1 | 88 / 359 |
75.63% |
學(xué)科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 56 / 253 |
78.06% |
學(xué)科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q2 | 11 / 36 |
70.83% |
學(xué)科:REMOTE SENSING | SCIE | Q2 | 19 / 62 |
70.16% |
學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Earth and Planetary Sciences 小類:General Earth and Planetary Sciences | Q1 | 16 / 195 |
92% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 572 | 762 | 1016 | 1314 | 2030 | 2987 | 4093 | 5119 | 6349 | 5700 |
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
CHINA MAINLAND | 3865 |
USA | 2142 |
GERMANY (FED REP GER) | 846 |
Italy | 729 |
Spain | 603 |
France | 546 |
England | 506 |
Canada | 418 |
Australia | 414 |
Netherlands | 335 |
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 1280 |
WUHAN UNIVERSITY | 588 |
HELMHOLTZ ASSOCIATION | 362 |
NATIONAL AERONAUTICS & SPACE ADMINISTRATION (NASA) | 361 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 323 |
BEIJING NORMAL UNIVERSITY | 236 |
CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE (CNR) | 209 |
UNIVERSITY SYSTEM OF MARYLAND | 203 |
CHINA UNIVERSITY OF GEOSCIENCES | 198 |
NANJING UNIVERSITY OF INFORMATION SCIENCE & TECHNOLOGY | 190 |
文章名稱 | 引用次數(shù) |
On the Use of Unmanned Aerial Systems for Environmental Monitoring | 80 |
Quantitative Remote Sensing at Ultra-High Resolution with UAV Spectroscopy: A Review of Sensor Technology, Measurement Procedures, and Data Correction Workflows | 75 |
Satellite Remote Sensing of Surface Urban Heat Islands: Progress, Challenges, and Perspectives | 68 |
Evaluation of Different Machine Learning Methods and Deep-Learning Convolutional Neural Networks for Landslide Detection | 63 |
Very Deep Convolutional Neural Networks for Complex Land Cover Mapping Using Multispectral Remote Sensing Imagery | 60 |
Building Extraction in Very High Resolution Remote Sensing Imagery Using Deep Learning and Guided Filters | 53 |
The Global Mangrove WatchA New 2010 Global Baseline of Mangrove Extent | 53 |
Automatic Ship Detection in Remote Sensing Images from Google Earth of Complex Scenes Based on Multiscale Rotation Dense Feature Pyramid Networks | 51 |
Unmanned Aerial Vehicle for Remote Sensing Applications-A Review | 42 |
Rapid Relocation Method for Mobile Robot Based on Improved ORB-SLAM2 Algorithm | 41 |
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
若用戶需要出版服務(wù),請聯(lián)系出版商:ST ALBAN-ANLAGE 66, BASEL, SWITZERLAND, CH-4052。