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European Journal Of Remote Sensing
人氣:22

European Journal Of Remote Sensing SCIE

  • ISSN:2279-7254
  • 出版商:Associazione Italiana di Telerilevamento
  • 出版語言:English
  • E-ISSN:2279-7254
  • 出版地區(qū):ITALY
  • 是否預(yù)警:
  • 創(chuàng)刊時間:2012
  • 出版周期:1 issue/year
  • TOP期刊:
  • 影響因子:3.7
  • 是否OA:開放
  • CiteScore:7
  • H-index:20
  • 研究類文章占比:100.00%
  • Gold OA文章占比:99.36%
  • 文章自引率:0.025
  • 開源占比:0.9901
  • OA被引用占比:1
  • 出版國人文章占比:0.25
  • 國際標(biāo)準(zhǔn)簡稱:EUR J REMOTE SENS
  • 涉及的研究方向:REMOTE SENSING
  • 中文名稱:歐洲遙感雜志
  • 預(yù)計審稿周期: 12周,或約稿
國內(nèi)分區(qū)信息:

大類學(xué)科:地球科學(xué)  中科院分區(qū)  4區(qū)

國際分區(qū)信息:

JCR學(xué)科:REMOTE SENSING  JCR分區(qū)  Q2

  • 影響因子:3.7
  • Gold OA文章占比:99.36%
  • OA被引用占比:1
  • CiteScore:7
  • 研究類文章占比:100.00%
  • 開源占比:0.9901
  • 文章自引率:0.025
  • 出版國人文章占比:0.25

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European Journal Of Remote Sensing 期刊簡介

European Journal Of Remote Sensing是地球科學(xué)領(lǐng)域的一本優(yōu)秀期刊。由Associazione Italiana di Telerilevamento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2012年,該期刊主要刊載REMOTE SENSING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)價值。此外,該刊同時被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄,并被劃分為中科院SCI4區(qū)期刊,它始終堅持創(chuàng)新,不斷專注于發(fā)布高度有價值的研究成果,不斷推動地球科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。

同時,我們注重來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潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 12周,或約稿 。若您對于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動與期刊主編取得聯(lián)系,或咨詢本站的客服老師。我們的客服老師將根據(jù)您的研究內(nèi)容和方向,為您推薦最為合適的期刊,助力您順利投稿,實現(xiàn)學(xué)術(shù)成果的順利發(fā)表。

European Journal Of Remote Sensing 期刊國內(nèi)分區(qū)信息

中科院分區(qū) 2023年12月升級版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 4區(qū) REMOTE SENSING 遙感 4區(qū)
中科院分區(qū) 2022年12月升級版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 3區(qū) REMOTE SENSING 遙感 4區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月舊的升級版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 4區(qū) REMOTE SENSING 遙感 4區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月基礎(chǔ)版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
地學(xué) 3區(qū) REMOTE SENSING 遙感 4區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月升級版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 4區(qū) REMOTE SENSING 遙感 4區(qū)
中科院分區(qū) 2020年12月舊的升級版
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
地球科學(xué) 4區(qū) REMOTE SENSING 遙感 4區(qū)

European Journal Of Remote Sensing 期刊國際分區(qū)信息(2023-2024年最新版)

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:REMOTE SENSING SCIE Q2 22 / 62

65.3%

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:REMOTE SENSING SCIE Q2 28 / 62

55.65%

CiteScore指數(shù)(2024年最新版)

  • CiteScore:7
  • SJR:0.833
  • SNIP:1.045
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Applied Mathematics Q1 46 / 635

92%

大類:Mathematics 小類:Computers in Earth Sciences Q1 15 / 73

80%

大類:Mathematics 小類:General Environmental Science Q1 51 / 233

78%

大類:Mathematics 小類:Atmospheric Science Q1 33 / 148

78%

期刊評價數(shù)據(jù)趨勢圖

中科院分區(qū)趨勢圖
期刊影響因子和自引率趨勢圖

發(fā)文統(tǒng)計

年發(fā)文量統(tǒng)計
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年發(fā)文量 46 35 0 0 0 73 100 43 59 55
國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計
國家/地區(qū) 數(shù)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
機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計
機(jī)構(gòu) 數(shù)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

文章名稱 引用次數(shù)
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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