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IEEE地球科学与遥感杂志

英文名称:Ieee Geoscience And Remote Sensing Magazine   国际简称:IEEE GEOSC REM SEN M
《Ieee Geoscience And Remote Sensing Magazine》杂志由IEEE Geosciene and Remote Sensing Society出版社出版,本刊创刊于2013年,发行周期4 issues/year,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-GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS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
2168-6831
ISSN
2168-6831
E-ISSN
预计审稿速度:
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

IEEE地球科学与遥感杂志杂志简介

出版商:IEEE Geosciene and Remote Sensing Society
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:4 issues/year
出版年份:2013
中文名称:IEEE地球科学与遥感杂志

IEEE地球科学与遥感杂志(国际简称IEEE GEOSC REM SEN M,英文名称Ieee Geoscience And Remote Sensing Magazine)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自2013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USA、CHINA MAINLAND、Italy、GERMANY (FED REP GER)、France、Japan、Spain、India、Australia、Brazil等国家和地区的研究者在《Ieee Geoscience And Remote Sensing Magazine》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0篇、2015年:发表文章0篇、2016年:发表文章26篇、2017年:发表文章40篇、2018年:发表文章16篇、2019年:发表文章24篇、2020年:发表文章29篇、2021年:发表文章50篇、2022年:发表文章32篇、2023年:发表文章28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。《Ieee Geoscience And Remote Sensing Magazine》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:16.2
  • 文章自引率:0.0273...
  • Gold OA文章占比:0.91%
  • CiteScore:20.5
  • 年发文量:28
  • SJR指数:3.118
  • H-index:19
  • SNIP指数:5.599
  • 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:GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS SCIE Q1 2 / 101

98.5%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q1 1 / 36

98.6%

学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 1 / 62

99.2%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS SCIE Q1 2 / 101

98.51%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q1 1 / 36

98.61%

学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 1 / 62

99.19%

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
GEOCHEMISTRY & GEOPHYSICS 地球化学与地球物理 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 REMOTE SENSING 遥感
1区 2区 2区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
20.5 3.118 5.599
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Physics and Astronomy 小类:Instrumentation Q1 2 / 141

98%

大类:Physics and Astronomy 小类:General Earth and Planetary Sciences Q1 3 / 195

98%

大类:Physics and Astronomy 小类:Electrical and Electronic Engineering Q1 17 / 797

97%

大类:Physics and Astronomy 小类:General Computer Science Q1 7 / 232

97%

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 198
2 REMOTE SENS ENVIRON 120
3 IEEE GEOSCI REMOTE S 84
4 REMOTE SENS-BASEL 82
5 INT J REMOTE SENS 78
6 IEEE J-STARS 74
7 ISPRS J PHOTOGRAMM 57
8 IEEE T IMAGE PROCESS 33
9 PHOTOGRAMM ENG REM S 32
10 IEEE GEOSC REM SEN M 30
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 REMOTE SENS-BASEL 320
2 IEEE T GEOSCI REMOTE 200
3 IEEE J-STARS 92
4 IEEE ACCESS 50
5 ISPRS J PHOTOGRAMM 47
6 IEEE GEOSCI REMOTE S 43
7 IEEE GEOSC REM SEN M 30
8 REMOTE SENS ENVIRON 30
9 SENSORS-BASEL 30
10 J APPL REMOTE SENS 17

高引用文章

  • New Frontiers in Spectral-Spatial Hyperspectral Image Classification The latest advances based on mathematical morphology, Markov random fields, segmentation, sparse representation, and deep learning引用次数:37
  • Multisource and Multitemporal Data Fusion in Remote Sensing A comprehensive review of the state of the art引用次数:35
  • Hyperspectral Band Selection A review引用次数:35
  • Deep Learning for Classification of Hyperspectral Data引用次数:27
  • Mini-UAV-Borne Hyperspectral Remote Sensing From observation and processing to applications引用次数:22
  • Phase Unwrapping in InSAR A review引用次数:21
  • A Review of Change Detection in Multitemporal Hyperspectral Images Current techniques, applications, and challenges引用次数:21
  • Discriminant Analysis-Based Dimension Reduction for Hyperspectral Image Classification A survey of the most recent advances and an experimental comparison of different techniques引用次数:15
  • Hyperspectral Imaging for Military and Security Applications Combining myriad processing and sensing techniques引用次数:14
  • Remote Sensing Image Mosaicking Achievements and challenges引用次数:13
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