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当前位置: 首页 SCI 杂志 中科院 4区 应用遥感杂志(Journal Of Applied Remote Sensing)(非官网)

应用遥感杂志

英文名称:Journal Of Applied Remote Sensing   国际简称:J APPL REMOTE SENS
《Journal Of Applied Remote Sensing》杂志由SPIE出版社出版,本刊创刊于2007年,发行周期Monthly,每期杂志都汇聚了全球地球科学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了地球科学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为地球科学-ENVIRONMENTAL SCIENCES事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
地球科学
大类学科
1931-3195
ISSN
1931-3195
E-ISSN
预计审稿速度: 约4.5个月
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

应用遥感杂志杂志简介

出版商:SPIE
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Monthly
出版年份:2007
中文名称:应用遥感杂志

应用遥感杂志(国际简称J APPL REMOTE SENS,英文名称Journal Of Applied Remote Sensing)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自2007年创刊以来,始终站在地球科学研究的前沿。该期刊致力于发表在地球科学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为地球科学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章259篇、2015年:发表文章237篇、2016年:发表文章195篇、2017年:发表文章273篇、2018年:发表文章257篇、2019年:发表文章238篇、2020年:发表文章235篇、2021年:发表文章176篇、2022年:发表文章237篇、2023年:发表文章160篇。这些数据反映了期刊在全球地球科学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Journal Of Applied Remote Sensing》将继续致力于推动地球科学领域的知识传播和科学进步,为全球地球科学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:1.4
  • 文章自引率:0.1176...
  • Gold OA文章占比:13.56%
  • CiteScore:3.4
  • 年发文量:160
  • 开源占比:0.1396
  • SJR指数:0.409
  • H-index:39
  • SNIP指数:0.507
  • OA被引用占比:0.3926...

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENVIRONMENTAL SCIENCES SCIE Q4 300 / 358

16.3%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q3 27 / 36

26.4%

学科:REMOTE SENSING SCIE Q3 44 / 62

29.8%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENVIRONMENTAL SCIENCES SCIE Q4 307 / 359

14.62%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q4 28 / 36

23.61%

学科:REMOTE SENSING SCIE Q3 45 / 62

28.23%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
地球科学 4区
ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 REMOTE SENSING 遥感
4区 4区 4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
3.4 0.409 0.507
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Earth and Planetary Sciences 小类:General Earth and Planetary Sciences Q2 68 / 195

65%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 IEEE T GEOSCI REMOTE 774
2 REMOTE SENS ENVIRON 566
3 REMOTE SENS-BASEL 348
4 INT J REMOTE SENS 338
5 IEEE GEOSCI REMOTE S 240
6 IEEE J-STARS 205
7 ISPRS J PHOTOGRAMM 204
8 J APPL REMOTE SENS 159
9 INT J APPL EARTH OBS 106
10 IEEE T PATTERN ANAL 95
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 REMOTE SENS-BASEL 490
2 J APPL REMOTE SENS 159
3 IEEE T GEOSCI REMOTE 82
4 INT J REMOTE SENS 77
5 SENSORS-BASEL 76
6 REMOTE SENS ENVIRON 73
7 IEEE J-STARS 71
8 IEEE ACCESS 57
9 ISPRS J PHOTOGRAMM 43
10 INT J APPL EARTH OBS 41

高引用文章

  • Advances in multiangle satellite remote sensing of speciated airborne particulate matter and association with adverse health effects: from MISR to MAIA引用次数:18
  • Crop classification from Sentinel-2-derived vegetation indices using ensemble learning引用次数:12
  • Above-ground biomass prediction by Sentinel-1 multitemporal data in central Italy with integration of ALOS2 and Sentinel-2 data引用次数:12
  • Using convolutional neural network to identify irregular segmentation objects from very high-resolution remote sensing imagery引用次数:12
  • Updates of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer on-orbit calibration uncertainty assessments引用次数:11
  • Spectrometers based on acousto-optic tunable filters for in-situ lunar surface measurement引用次数:10
  • Multiscale deep features learning for land-use scene recognition引用次数:10
  • Remote sensing estimation of surface oil volume during the 2010 Deepwater Horizon oil blowout in the Gulf of Mexico: scaling up AVIRIS observations with MODIS measurements引用次数:9
  • Analytical study of seasonal variability in land surface temperature with normalized difference vegetation index, normalized difference water index, normalized difference built-up index, and normalized multiband drought index引用次数:9
  • River segmentation based on separable attention residual network引用次数:9
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