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国际应用地球观测和地理信息杂志

英文名称:International Journal Of Applied Earth Observation And Geoinformation   国际简称:INT J APPL EARTH OBS
《International Journal Of Applied Earth Observation And Geoinformation》杂志由Elsevier出版社出版,本刊创刊于1999年,发行周期Bimonthly,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-REMOTE SENSING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
0303-2434
ISSN
1872-826X
E-ISSN
预计审稿速度: 偏慢,4-8周
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

国际应用地球观测和地理信息杂志杂志简介

出版商:Elsevier
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:NETHERLANDS
是否预警:

是否OA:开放

出版周期:Bimonthly
出版年份:1999
中文名称:国际应用地球观测和地理信息杂志

国际应用地球观测和地理信息杂志(国际简称INT J APPL EARTH OBS,英文名称International Journal Of Applied Earth Observation And Geoinformation)是一本开放获取(OA)国际期刊,自1999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。

近年来,来自CHINA MAINLAND、USA、Netherlands、Australia、GERMANY (FED REP GER)、Italy、Spain、Canada、England、Brazil等国家和地区的研究者在《International Journal Of Applied Earth Observation And Geoinformation》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

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182篇、2015年:发表文章188篇、2016年:发表文章192篇、2017年:发表文章158篇、2018年:发表文章236篇、2019年:发表文章226篇、2020年:发表文章179篇、2021年:发表文章401篇、2022年:发表文章492篇、2023年:发表文章422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。《International Journal Of Applied Earth Observation And Geoinformation》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:7.6
  • 文章自引率:0.08
  • Gold OA文章占比:97.08%
  • CiteScore:12
  • 年发文量:422
  • 开源占比:0.9627
  • SJR指数:2.108
  • H-index:76
  • SNIP指数:1.856
  • OA被引用占比:0.2143...
  • 出版国人文章占比:0.16

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:REMOTE SENSING SCIE Q1 6 / 62

91.1%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 8 / 62

87.9%

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 1区
REMOTE SENSING 遥感
2区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
12 2.108 1.856
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Earth-Surface Processes Q1 6 / 179

96%

大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Computers in Earth Sciences Q1 4 / 73

95%

大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Management, Monitoring, Policy and Law Q1 29 / 399

92%

大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Global and Planetary Change Q1 13 / 120

89%

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 REMOTE SENS ENVIRON 1807
2 REMOTE SENS-BASEL 657
3 INT J REMOTE SENS 569
4 IEEE T GEOSCI REMOTE 416
5 INT J APPL EARTH OBS 387
6 ISPRS J PHOTOGRAMM 346
7 AGR FOREST METEOROL 142
8 IEEE J-STARS 139
9 PHOTOGRAMM ENG REM S 139
10 SCIENCE 115
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 REMOTE SENS-BASEL 1675
2 REMOTE SENS ENVIRON 408
3 INT J APPL EARTH OBS 387
4 INT J REMOTE SENS 260
5 SENSORS-BASEL 193
6 IEEE J-STARS 173
7 SUSTAINABILITY-BASEL 170
8 ISPRS J PHOTOGRAMM 169
9 SCI TOTAL ENVIRON 169
10 FORESTS 128

高引用文章

  • Urban heat island effect: A systematic review of spatio-temporal factors, data, methods, and mitigation measures引用次数:50
  • How much does multi-temporal Sentinel-2 data improve crop type classification?引用次数:40
  • Geospatial analysis of land use change in the Savannah River Basin using Google Earth Engine引用次数:30
  • Assessment of UAV-photogrammetric mapping accuracy based on variation of ground control points引用次数:28
  • Improved estimation of leaf area index and leaf chlorophyll content of a potato crop using multi-angle spectral data - potential of unmanned aerial vehicle imagery引用次数:27
  • How much water is used for irrigation? A new approach exploiting coarse resolution satellite soil moisture products引用次数:24
  • Automatic dendrometry: Tree detection, tree height and diameter estimation using terrestrial laser scanning引用次数:24
  • Mapping cropland extent of Southeast and Northeast Asia using multi-year time-series Landsat 30-m data using a random forest classifier on the Google Earth Engine Cloud引用次数:23
  • Comparison of four UAV georeferencing methods for environmental monitoring purposes focusing on the combined use with airborne and satellite remote sensing platforms引用次数:23
  • A simplified urban-extent algorithm to characterize surface urban heat islands on a global scale and examine vegetation control on their spatiotemporal variability引用次数:22
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