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European Journal Of Remote Sensing
人气:11

European Journal Of Remote Sensing SCIE

  • ISSN:2279-7254
  • 出版商:Associazione Italiana di Telerilevamento
  • 出版语言:English
  • E-ISSN:2279-7254
  • 出版地区:ITALY
  • 是否预警:
  • 创刊时间:2012
  • 出版周期:1 issue/year
  • TOP期刊:
  • 影响因子:3.7
  • 是否OA:开放
  • CiteScore:7
  • H-index:20
  • 研究类文章占比:100.00%
  • Gold OA文章占比:99.36%
  • 文章自引率:0.025
  • 开源占比:0.9901
  • OA被引用占比:1
  • 出版国人文章占比:0.25
  • 国际标准简称:EUR J REMOTE SENS
  • 涉及的研究方向:REMOTE SENSING
  • 中文名称:欧洲遥感杂志
  • 预计审稿周期: 12周,或约稿
国内分区信息:

大类学科:地球科学  中科院分区  4区

国际分区信息:

JCR学科:REMOTE SENSING  JCR分区  Q2

  • 影响因子:3.7
  • Gold OA文章占比:99.36%
  • OA被引用占比:1
  • CiteScore:7
  • 研究类文章占比:100.00%
  • 开源占比:0.9901
  • 文章自引率:0.025
  • 出版国人文章占比:0.25

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European Journal Of Remote Sensing 期刊简介

European Journal Of Remote Sensing是地球科学领域的一本优秀期刊。由Associazione Italiana di Telerilevamento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2012年,该期刊主要刊载REMOTE SENSING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SCI4区期刊,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 12周,或约稿 。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。

European Journal Of Remote Sensing 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 4区 REMOTE SENSING 遥感 4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
地球科学 3区 REMOTE SENSING 遥感 4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
地球科学 4区 REMOTE SENSING 遥感 4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
地学 3区 REMOTE SENSING 遥感 4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
地球科学 4区 REMOTE SENSING 遥感 4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
地球科学 4区 REMOTE SENSING 遥感 4区

European Journal Of Remote Sensing 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:REMOTE SENSING SCIE Q2 22 / 62

65.3%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:REMOTE SENSING SCIE Q2 28 / 62

55.65%

CiteScore指数(2024年最新版)

  • CiteScore:7
  • SJR:0.833
  • SNIP:1.045
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Applied Mathematics Q1 46 / 635

92%

大类:Mathematics 小类:Computers in Earth Sciences Q1 15 / 73

80%

大类:Mathematics 小类:General Environmental Science Q1 51 / 233

78%

大类:Mathematics 小类:Atmospheric Science Q1 33 / 148

78%

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 46 35 0 0 0 73 100 43 59 55
国家/地区发文量统计
国家/地区 数量
CHINA MAINLAND 96
Italy 40
GERMANY (FED REP GER) 35
India 19
Poland 16
USA 13
Czech Republic 12
England 11
France 11
Iran 11
机构发文量统计
机构 数量
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 10
HELMHOLTZ ASSOCIATION 10
CHINA UNIVERSITY OF MINING & TECHNOLOGY 9
SALZBURG UNIVERSITY 8
CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE (CNR) 7
CZECH TECHNICAL UNIVERSITY PRAGUE 7
RUHR UNIVERSITY BOCHUM 6
SAPIENZA UNIVERSITY ROME 6
UNIVERSITY OF BONN 6
UNIVERSITY OF FLORENCE 6

高引用文章

文章名称 引用次数
Analytical study of land surface temperature with NDVI and NDBI using Landsat 8 OLI and TIRS data in Florence and Naples city, Italy 27
Planning airborne photogrammetry and remote-sensing missions with modern platforms and sensors 25
Using Google Earth Engine to detect land cover change: Singapore as a use case 24
Estimating defoliation of Scots pine stands using machine learning methods and vegetation indices of Sentinel-2 18
Atmospheric correction of Landsat-8/OLI and Sentinel-2/MSI data using iCOR algorithm: validation for coastal and inland waters 18
Using of Sentinel-2 images for automation of the forest succession detection 14
Sentinel-2A MSI and Landsat-8 OLI radiometric cross comparison over desert sites 14
A rule-based approach for crop identification using multi-temporal and multi-sensor phenological metrics 13
Comparing support vector machines with logistic regression for calibrating cellular automata land use change models 13
The potentials of Sentinel-2 and LandSat-8 data in green infrastructure extraction, using object based image analysis (OBIA) method 12

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