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Isprs Journal Of Photogrammetry And Remote Sensing是地球科学领域的一本权威期刊。由Elsevier出版社出版。该期刊主要发表地球科学领域的原创性研究成果。创刊于1989年,是地球科学领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载工程技术-成像科学与照相技术及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展,更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准,确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外,该刊同时被SCIE数据库收录,并被划分为中科院SCI1区期刊,相当于A级期刊(最高刊物级别),它始终坚持创新,不断专注于发布高度有价值的研究成果,不断推动地球科学领域的进步。
同时,我们注重来稿文章表述的清晰度,以及其与我们的读者群体和研究领域的相关性。为此,我们期待所有投稿的文章能够保持简洁明了、组织有序、表述清晰。该期刊平均审稿速度为平均 约9.0个月 约13.1周。若您对于稿件是否适合该期刊存在疑虑,建议您在提交前主动与期刊主编取得联系,或咨询本站的客服老师。我们的客服老师将根据您的研究内容和方向,为您推荐最为合适的期刊,助力您顺利投稿,实现学术成果的顺利发表。
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
地球科学 | 1区 | GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 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 | 1区 1区 1区 1区 | 是 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
工程技术 | 1区 | GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 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 | 1区 1区 1区 1区 | 是 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
工程技术 | 1区 | GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 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 | 1区 1区 1区 1区 | 是 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
工程技术 | 1区 | GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 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 | 1区 1区 2区 2区 | 是 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
工程技术 | 1区 | GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 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 | 1区 1区 1区 1区 | 是 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
工程技术 | 1区 | GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 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 | 1区 1区 1区 1区 | 是 | 否 |
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:GEOGRAPHY, PHYSICAL | SCIE | Q1 | 1 / 65 |
99.2% |
学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 6 / 253 |
97.8% |
学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q1 | 3 / 36 |
93.1% |
学科:REMOTE SENSING | SCIE | Q1 | 3 / 62 |
96% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:GEOGRAPHY, PHYSICAL | SCIE | Q1 | 1 / 65 |
99.23% |
学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 3 / 253 |
99.01% |
学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q1 | 2 / 36 |
95.83% |
学科:REMOTE SENSING | SCIE | Q1 | 2 / 62 |
97.58% |
学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
大类:Engineering 小类:Engineering (miscellaneous) | Q1 | 4 / 204 |
98% |
大类:Engineering 小类:Computer Science Applications | Q1 | 16 / 817 |
98% |
大类:Engineering 小类:Computers in Earth Sciences | Q1 | 2 / 73 |
97% |
大类:Engineering 小类:Atomic and Molecular Physics, and Optics | Q1 | 8 / 224 |
96% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年发文量 | 172 | 182 | 167 | 197 | 255 | 218 | 264 | 262 | 276 | 269 |
国家/地区 | 数量 |
CHINA MAINLAND | 357 |
USA | 163 |
GERMANY (FED REP GER) | 103 |
Canada | 63 |
Australia | 45 |
France | 44 |
Netherlands | 40 |
England | 37 |
Spain | 31 |
Finland | 29 |
机构 | 数量 |
WUHAN UNIVERSITY | 105 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 85 |
HELMHOLTZ ASSOCIATION | 39 |
TECHNICAL UNIVERSITY OF MUNICH | 29 |
UNIVERSITY OF TWENTE | 23 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 22 |
JIANGSU CTR COLLABORAT INNOVAT GEOG INFORMAT RESO | 21 |
NANJING UNIVERSITY | 21 |
BEIJING NORMAL UNIVERSITY | 18 |
CHINA UNIVERSITY OF GEOSCIENCES | 18 |
文章名称 | 引用次数 |
Deep learning in remote sensing applications: A meta-analysis and review | 146 |
A new generation of the United States National Land Cover Database: Requirements, research priorities, design, and implementation strategies | 99 |
A new deep convolutional neural network for fast hyperspectral image classification | 72 |
Classification with an edge: Improving semantic with boundary detection | 65 |
Algorithms for semantic segmentation of multispectral remote sensing imagery using deep learning | 57 |
A 30-m landsat-derived cropland extent product of Australia and China using random forest machine learning algorithm on Google Earth Engine cloud computing platform | 55 |
Beyond RGB: Very high resolution urban remote sensing with multimodal deep networks | 52 |
Accuracy assessment of the global TanDEM-X Digital Elevation Model with GPS data | 49 |
Segmentation for Object-Based Image Analysis (OBIA): A review of algorithms and challenges from remote sensing perspective | 48 |
A hybrid MLP-CNN classifier for very fine resolution remotely sensed image classification | 45 |
SCIE
影响因子 0.6
CiteScore 1.3
SCIE
影响因子 3.8
CiteScore 8.9
SCIE
影响因子 1.7
CiteScore 2.8
SCIE
影响因子 1.9
CiteScore 4.7
SCIE
影响因子 2.4
CiteScore 4.6
SCIE
影响因子 9
CiteScore 12.3
SCIE
影响因子 4.2
CiteScore 7.4
SCIE
影响因子 4.4
CiteScore 5.6
SCIE
影响因子 3
CiteScore 9.7
SCIE
影响因子 2
CiteScore 3.9
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