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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。
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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 | 否 | 否 |
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 | 否 | 否 |
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 | 否 | 否 |
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 | 否 | 否 |
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 | 否 | 否 |
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 | 否 | 否 |
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% |
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% |
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 | 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 | 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 |
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 |
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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