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Isprs Journal Of Photogrammetry And Remote Sensing是地球科學(xué)領(lǐng)域的一本權(quán)威期刊。由Elsevier出版社出版。該期刊主要發(fā)表地球科學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于1989年,是地球科學(xué)領(lǐng)域中具有代表性的學(xué)術(shù)刊物。該期刊主要刊載工程技術(shù)-成像科學(xué)與照相技術(shù)及其基礎(chǔ)研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進(jìn)展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進(jìn)展,更以其深厚的學(xué)術(shù)積淀和卓越的審稿標(biāo)準(zhǔn),確保每篇文章都具備高度的學(xué)術(shù)價(jià)值。此外,該刊同時(shí)被SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)收錄,并被劃分為中科院SCI1區(qū)期刊,相當(dāng)于A(yíng)級(jí)期刊(最高刊物級(jí)別),它始終堅(jiān)持創(chuàng)新,不斷專(zhuān)注于發(fā)布高度有價(jià)值的研究成果,不斷推動(dòng)地球科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。
同時(shí),我們注重來(lái)稿文章表述的清晰度,以及其與我們的讀者群體和研究領(lǐng)域的相關(guān)性。為此,我們期待所有投稿的文章能夠保持簡(jiǎn)潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 約9.0個(gè)月 約13.1周。若您對(duì)于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動(dòng)與期刊主編取得聯(lián)系,或咨詢(xún)本站的客服老師。我們的客服老師將根據(jù)您的研究?jī)?nèi)容和方向,為您推薦最為合適的期刊,助力您順利投稿,實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)成果的順利發(fā)表。
大類(lèi)學(xué)科 | 分區(qū) | 小類(lèi)學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
地球科學(xué) | 1區(qū) | GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué):綜合 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學(xué)與照相技術(shù) REMOTE SENSING 遙感 | 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
大類(lèi)學(xué)科 | 分區(qū) | 小類(lèi)學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
工程技術(shù) | 1區(qū) | GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué):綜合 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學(xué)與照相技術(shù) REMOTE SENSING 遙感 | 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
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工程技術(shù) | 1區(qū) | GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學(xué)與照相技術(shù) REMOTE SENSING 遙感 | 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
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工程技術(shù) | 1區(qū) | GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學(xué)與照相技術(shù) REMOTE SENSING 遙感 | 1區(qū) 1區(qū) 2區(qū) 2區(qū) | 是 | 否 |
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工程技術(shù) | 1區(qū) | GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學(xué)與照相技術(shù) REMOTE SENSING 遙感 | 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
大類(lèi)學(xué)科 | 分區(qū) | 小類(lèi)學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
工程技術(shù) | 1區(qū) | GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學(xué)與照相技術(shù) REMOTE SENSING 遙感 | 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) 1區(qū) | 是 | 否 |
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:GEOGRAPHY, PHYSICAL | SCIE | Q1 | 1 / 65 |
99.2% |
學(xué)科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 6 / 253 |
97.8% |
學(xué)科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q1 | 3 / 36 |
93.1% |
學(xué)科:REMOTE SENSING | SCIE | Q1 | 3 / 62 |
96% |
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:GEOGRAPHY, PHYSICAL | SCIE | Q1 | 1 / 65 |
99.23% |
學(xué)科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 3 / 253 |
99.01% |
學(xué)科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY | SCIE | Q1 | 2 / 36 |
95.83% |
學(xué)科:REMOTE SENSING | SCIE | Q1 | 2 / 62 |
97.58% |
學(xué)科類(lèi)別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類(lèi):Engineering 小類(lèi):Engineering (miscellaneous) | Q1 | 4 / 204 |
98% |
大類(lèi):Engineering 小類(lèi):Computer Science Applications | Q1 | 16 / 817 |
98% |
大類(lèi):Engineering 小類(lèi):Computers in Earth Sciences | Q1 | 2 / 73 |
97% |
大類(lèi):Engineering 小類(lèi):Atomic and Molecular Physics, and Optics | Q1 | 8 / 224 |
96% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 172 | 182 | 167 | 197 | 255 | 218 | 264 | 262 | 276 | 269 |
國(guó)家/地區(qū) | 數(shù)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 |
機(jī)構(gòu) | 數(shù)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 |
文章名稱(chēng) | 引用次數(shù) |
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
影響因子 0.6
CiteScore 1.3
SCIE
影響因子 3.8
CiteScore 8.9
SCIE
影響因子 1.7
CiteScore 2.8
SCIE
影響因子 1.9
CiteScore 4.7
SCIE
影響因子 2.4
CiteScore 4.6
SCIE
影響因子 9
CiteScore 12.3
SCIE
影響因子 4.2
CiteScore 7.4
SCIE
影響因子 4.4
CiteScore 5.6
SCIE
影響因子 3
CiteScore 9.7
SCIE
影響因子 2
CiteScore 3.9
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