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Geocarto International是地球科学领域的一本优秀期刊。由Taylor and Francis Ltd.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1986年,该期刊主要刊载ENVIRONMENTAL SCIENCES-GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY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 | ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 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 | 4区 4区 4区 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 | ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 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 | 4区 4区 4区 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 | ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 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 | 3区 3区 3区 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
地学 | 2区 | ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 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 | 3区 2区 3区 3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 | ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 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 | 3区 3区 3区 3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 | ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 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 | 3区 3区 3区 3区 | 否 | 否 |
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:ENVIRONMENTAL SCIENCES | SCIE | Q2 | 159 / 358 |
55.7% |
学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q2 | 65 / 253 |
74.5% |
学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q2 | 14 / 36 |
62.5% |
学科:REMOTE SENSING | SCIE | Q2 | 26 / 62 |
58.9% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:ENVIRONMENTAL SCIENCES | SCIE | Q2 | 144 / 359 |
60.03% |
学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q2 | 104 / 253 |
59.09% |
学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q2 | 13 / 36 |
65.28% |
学科:REMOTE SENSING | SCIE | Q2 | 27 / 62 |
57.26% |
学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
大类:Social Sciences 小类:Geography, Planning and Development | Q1 | 109 / 821 |
86% |
大类:Social Sciences 小类:Water Science and Technology | Q1 | 54 / 261 |
79% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年发文量 | 57 | 70 | 71 | 88 | 83 | 88 | 285 | 391 | 419 | 172 |
国家/地区 | 数量 |
India | 170 |
CHINA MAINLAND | 71 |
Iran | 60 |
USA | 35 |
Turkey | 29 |
Malaysia | 24 |
Australia | 19 |
South Africa | 19 |
Vietnam | 19 |
South Korea | 15 |
机构 | 数量 |
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT SYSTEM) | 55 |
DEPARTMENT OF SPACE (DOS), GOVERNMENT OF INDIA | 45 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 19 |
UNIVERSITY OF KWAZULU NATAL | 12 |
TON DUC THANG UNIVERSITY | 11 |
UNIVERSITY OF TEHRAN | 11 |
BANARAS HINDU UNIVERSITY | 10 |
NATIONAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY (NIT SYSTEM) | 10 |
DEFENCE RESEARCH & DEVELOPMENT ORGANISATION (DRDO) | 9 |
ISLAMIC AZAD UNIVERSITY | 9 |
文章名称 | 引用次数 |
Flood susceptibility assessment using integration of adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) and biogeography-based optimization (BBO) and BAT algorithms (BA) | 41 |
Landslide susceptibility mapping using random forest and boosted tree models in Pyeong-Chang, Korea | 41 |
A novel hybrid approach of Bayesian Logistic Regression and its ensembles for landslide susceptibility assessment | 33 |
Spatial prediction of landslide susceptibility by combining evidential belief function, logistic regression and logistic model tree | 25 |
GIS-based groundwater potential mapping using artificial neural network and support vector machine models: the case of Boryeong city in Korea | 23 |
Mapping alteration mineral zones and lithological units in Antarctic regions using spectral bands of ASTER remote sensing data | 23 |
Modelling of land use land cover change using earth observation data-sets of Tons River Basin, Madhya Pradesh, India | 22 |
Spatial prediction of flood-susceptible areas using frequency ratio and maximum entropy models | 22 |
A comparison of Support Vector Machines and Bayesian algorithms for landslide susceptibility modelling | 21 |
A novel ensemble approach of bivariate statistical-based logistic model tree classifier for landslide susceptibility assessment | 19 |
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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