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Remote Sensing Of Environment
人气:19

Remote Sensing Of Environment SCIE

  • ISSN:0034-4257
  • 出版商:Elsevier Inc.
  • 出版语言:English
  • E-ISSN:1879-0704
  • 出版地区:UNITED STATES
  • 是否预警:
  • 创刊时间:1969
  • 出版周期:Monthly
  • TOP期刊:
  • 影响因子:11.1
  • 是否OA:未开放
  • CiteScore:25.1
  • H-index:238
  • 研究类文章占比:99.01%
  • Gold OA文章占比:54.85%
  • 文章自引率:0.0888...
  • 开源占比:0.2876
  • OA被引用占比:0.2310...
  • 出版国人文章占比:0.15
  • 出版修正文章占比:0.0203...
  • 国际标准简称:REMOTE SENS ENVIRON
  • 涉及的研究方向:环境科学-成像科学与照相技术
  • 中文名称:环境遥感
  • 预计审稿周期: 约3.3个月 约15.8周
国内分区信息:

大类学科:地球科学  中科院分区  1区

国际分区信息:

JCR学科:ENVIRONMENTAL SCIENCES、IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY、REMOTE SENSING  JCR分区  Q1

  • 影响因子:11.1
  • Gold OA文章占比:54.85%
  • OA被引用占比:0.2310...
  • CiteScore:25.1
  • 研究类文章占比:99.01%
  • 开源占比:0.2876
  • 文章自引率:0.0888...
  • 出版国人文章占比:0.15

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Remote Sensing Of Environment 期刊简介

Remote Sensing Of Environment是地球科学领域的一本权威期刊。由Elsevier Inc.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1969年,是地球科学领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载环境科学-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3.3个月 约15.8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。

Remote Sensing Of Environment 期刊国内分区信息

中科院分区 2023年12月升级版
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 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 REMOTE SENSING 遥感 1区 1区 1区
中科院分区 2022年12月升级版
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 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 REMOTE SENSING 遥感 1区 1区 1区
中科院分区 2021年12月旧的升级版
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 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 REMOTE SENSING 遥感 1区 1区 1区
中科院分区 2021年12月基础版
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 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 REMOTE SENSING 遥感 1区 1区 1区
中科院分区 2021年12月升级版
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 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 REMOTE SENSING 遥感 1区 1区 1区
中科院分区 2020年12月旧的升级版
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 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 REMOTE SENSING 遥感 1区 1区 1区

Remote Sensing Of Environment 期刊国际分区信息(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 Q1 16 / 358

95.7%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q1 2 / 36

95.8%

学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 2 / 62

97.6%

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 10 / 359

97.35%

学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q1 3 / 36

93.06%

学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 3 / 62

95.97%

CiteScore指数(2024年最新版)

  • CiteScore:25.1
  • SJR:4.31
  • SNIP:3.267
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Geology Q1 1 / 321

99%

大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Soil Science Q1 1 / 159

99%

大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Computers in Earth Sciences Q1 1 / 73

99%

期刊评价数据趋势图

中科院分区趋势图
期刊影响因子和自引率趋势图

发文统计

年发文量统计
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年发文量 380 428 393 381 516 476 492 525 454 406
国家/地区发文量统计
国家/地区 数量
USA 726
CHINA MAINLAND 432
GERMANY (FED REP GER) 173
Canada 162
France 151
England 136
Australia 129
Italy 115
Netherlands 102
Spain 90
机构发文量统计
机构 数量
NATIONAL AERONAUTICS & SPACE ADMINISTRATION (NASA) 194
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 184
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) 103
UNIVERSITY SYSTEM OF MARYLAND 93
UNITED STATES DEPARTMENT OF AGRICULTURE (USDA) 86
CALIFORNIA INSTITUTE OF TECHNOLOGY 83
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 83
HELMHOLTZ ASSOCIATION 76
INSTITUT DE RECHERCHE POUR LE DEVELOPPEMENT (IRD) 70
BEIJING NORMAL UNIVERSITY 53

高引用文章

文章名称 引用次数
The Harmonized Landsat and Sentinel-2 surface reflectance data set 113
Sentinel-2 cropland mapping using pixel-based and object-based time-weighted dynamic time warping analysis 103
Current status of Landsat program, science, and applications 99
High-resolution multi-temporal mapping of global urban land using Landsat images based on the Google Earth Engine Platform 92
Urban land-use mapping using a deep convolutional neural network with high spatial resolution multispectral remote sensing imagery 76
Deep learning based multi-temporal crop classification 68
The Collection 6 MODIS burned area mapping algorithm and product 61
An object-based convolutional neural network (OCNN) for urban land use classification 59
Estimating 1-km-resolution PM2.5 concentrations across China using the space-time random forest approach 58
Overview of Solar-Induced chlorophyll Fluorescence (SIF) from the Orbiting Carbon Observatory-2: Retrieval, cross-mission comparison, and global monitoring for GPP 58

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