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IEEE应用地球观测和遥感专题杂志

英文名称:Ieee Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations And Remote Sensing   国际简称:IEEE J-STARS
《Ieee Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations And Remote Sensing》杂志由Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.出版社出版,本刊创刊于2008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-IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY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
1939-1404
ISSN
2151-1535
E-ISSN
预计审稿速度: 约3.0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

IEEE应用地球观测和遥感专题杂志杂志简介

出版商:Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:开放

出版周期:Monthly
出版年份:2008
中文名称:IEEE应用地球观测和遥感专题杂志

IEEE应用地球观测和遥感专题杂志(国际简称IEEE J-STARS,英文名称Ieee Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations And Remote Sensing)是一本开放获取(OA)国际期刊,自2008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、Canada、France、England、Spain、India、Australia等国家和地区的研究者在《Ieee Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations And 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445篇、2015年:发表文章465篇、2016年:发表文章496篇、2017年:发表文章472篇、2018年:发表文章408篇、2019年:发表文章441篇、2020年:发表文章512篇、2021年:发表文章948篇、2022年:发表文章742篇、2023年:发表文章735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 Journal Of Selected Topics In Applied Earth Observations And 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:4.7
  • 文章自引率:0.1090...
  • Gold OA文章占比:97.73%
  • CiteScore:9.3
  • 年发文量:735
  • 开源占比:0.9764
  • SJR指数:1.434
  • H-index:64
  • SNIP指数:1.466
  • OA被引用占比:0.0957...
  • 出版国人文章占比:0.4

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:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 73 / 352

79.4%

学科:GEOGRAPHY, PHYSICAL SCIE Q1 7 / 65

90%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q1 8 / 36

79.2%

学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 12 / 62

81.5%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 77 / 354

78.39%

学科:GEOGRAPHY, PHYSICAL SCIE Q1 11 / 65

83.85%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q1 8 / 36

79.17%

学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 12 / 62

81.45%

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 2区
IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 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
9.3 1.434 1.466
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Computers in Earth Sciences Q1 7 / 73

91%

大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Atmospheric Science Q1 16 / 148

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 IEEE T GEOSCI REMOTE 2578
2 REMOTE SENS ENVIRON 1116
3 IEEE J-STARS 980
4 IEEE GEOSCI REMOTE S 714
5 REMOTE SENS-BASEL 645
6 INT J REMOTE SENS 530
7 IEEE T IMAGE PROCESS 335
8 ISPRS J PHOTOGRAMM 327
9 IEEE T PATTERN ANAL 237
10 GEOPHYS RES LETT 200
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 REMOTE SENS-BASEL 2200
2 IEEE T GEOSCI REMOTE 1133
3 IEEE J-STARS 980
4 IEEE ACCESS 472
5 REMOTE SENS ENVIRON 376
6 INT J REMOTE SENS 334
7 SENSORS-BASEL 294
8 ISPRS J PHOTOGRAMM 266
9 IEEE GEOSCI REMOTE S 227
10 J APPL REMOTE SENS 205

高引用文章

  • A Multiscale and Multidepth Convolutional Neural Network for Remote Sensing Imagery Pan-Sharpening引用次数:47
  • Remote Sensing Image Fusion With Deep Convolutional Neural Network引用次数:40
  • Fast Hyperspectral Image Denoising and Inpainting Based on Low-Rank and Sparse Representations引用次数:36
  • EuroSAT: A Novel Dataset and Deep Learning Benchmark for Land Use and Land Cover Classification引用次数:34
  • Vegetation Indices Combining the Red and Red-Edge Spectral Information for Leaf Area Index Retrieval引用次数:31
  • Deep Convolutional Neural Network for Complex Wetland Classification Using Optical Remote Sensing Imagery引用次数:31
  • Spatiotemporal Satellite Image Fusion Using Deep Convolutional Neural Networks引用次数:29
  • Hyperspectral Image Restoration Via Total Variation Regularized Low-Rank Tensor Decomposition引用次数:28
  • Scene Classification via Triplet Networks引用次数:26
  • Advanced Multi-Sensor Optical Remote Sensing for Urban Land Use and Land Cover Classification: Outcome of the 2018 IEEE GRSS Data Fusion Contest引用次数:26
若用户需要出版服务,请联系出版商:IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141。