遥感
遥感杂志简介
- 出版商：MDPI (Basel, Switzerland)
- 出版语言：English
- TOP期刊：是
- 出版地区：SWITZERLAND
- 是否预警：否
- 是否OA：开放
- 出版周期：24 issues/year
- 出版年份：2009
- 中文名称：遥感
- 是否OA：开放
遥感（国际简称REMOTE SENS-BASEL，英文名称Remote Sensing）是一本开放获取（OA）国际期刊，自2009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、GERMANY (FED REP GER)、Italy、Spain、France、England、Canada、Australia、Netherlands等国家和地区的研究者在《Remote Sensing》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572篇、2015年：发表文章762篇、2016年：发表文章1016篇、2017年：发表文章1314篇、2018年：发表文章2030篇、2019年：发表文章2987篇、2020年：发表文章4093篇、2021年：发表文章5119篇、2022年：发表文章6349篇、2023年：发表文章5700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。《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：4.2
- 文章自引率：0.24
- Gold OA文章占比：99.60%
- CiteScore：8.3
- 年发文量：5700
- 开源占比：0.9943
- SJR指数：1.091
- H-index：81
- 出版撤稿文章占比：0.0004...
- SNIP指数：1.326
- OA被引用占比：1
- 出版国人文章占比：0.26
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 | Q2 | 110 / 358 |
69.4% |
| 学科：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 34 / 253 |
86.8% |
| 学科：IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q2 | 10 / 36 |
73.6% |
| 学科：REMOTE SENSING | SCIE | Q2 | 16 / 62 |
75% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：ENVIRONMENTAL SCIENCES | SCIE | Q1 | 88 / 359 |
75.63% |
| 学科：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 56 / 253 |
78.06% |
| 学科：IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q2 | 11 / 36 |
70.83% |
| 学科：REMOTE SENSING | SCIE | Q2 | 19 / 62 |
70.16% |
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 |
| 否 | 否 | 地球科学 2区 |
ENVIRONMENTAL SCIENCES
环境科学
GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY
地球科学：综合
IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY
成像科学与照相技术
REMOTE SENSING
遥感
2区
3区
3区
3区
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||
| 8.3 | 1.091 | 1.326 |
|
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 | 13066 |
| 2 | REMOTE SENS-BASEL | 11049 |
| 3 | IEEE T GEOSCI REMOTE | 8031 |
| 4 | others | 5010 |
| 5 | INT J REMOTE SENS | 4553 |
| 6 | ISPRS J PHOTOGRAMM | 3092 |
| 7 | GEOPHYS RES LETT | 2330 |
| 8 | IEEE J-STARS | 2200 |
| 9 | J GEOPHYS RES-ATMOS | 2138 |
| 10 | IEEE GEOSCI REMOTE S | 2035 |
| 序号 | 被他刊引用情况 | 引用次数 |
| 1 | REMOTE SENS-BASEL | 11049 |
| 2 | REMOTE SENS ENVIRON | 1424 |
| 3 | SENSORS-BASEL | 1233 |
| 4 | others | 1122 |
| 5 | INT J REMOTE SENS | 887 |
| 6 | IEEE T GEOSCI REMOTE | 666 |
| 7 | INT J APPL EARTH OBS | 657 |
| 8 | IEEE J-STARS | 645 |
| 9 | ISPRS J PHOTOGRAMM | 635 |
| 10 | IEEE ACCESS | 522 |
高引用文章
- On the Use of Unmanned Aerial Systems for Environmental Monitoring引用次数：80
- Quantitative Remote Sensing at Ultra-High Resolution with UAV Spectroscopy: A Review of Sensor Technology, Measurement Procedures, and Data Correction Workflows引用次数：75
- Satellite Remote Sensing of Surface Urban Heat Islands: Progress, Challenges, and Perspectives引用次数：68
- Evaluation of Different Machine Learning Methods and Deep-Learning Convolutional Neural Networks for Landslide Detection引用次数：63
- Very Deep Convolutional Neural Networks for Complex Land Cover Mapping Using Multispectral Remote Sensing Imagery引用次数：60
- Building Extraction in Very High Resolution Remote Sensing Imagery Using Deep Learning and Guided Filters引用次数：53
- The Global Mangrove WatchA New 2010 Global Baseline of Mangrove Extent引用次数：53
- Automatic Ship Detection in Remote Sensing Images from Google Earth of Complex Scenes Based on Multiscale Rotation Dense Feature Pyramid Networks引用次数：51
- Unmanned Aerial Vehicle for Remote Sensing Applications-A Review引用次数：42
- Rapid Relocation Method for Mobile Robot Based on Improved ORB-SLAM2 Algorithm引用次数：41
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