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雜志簡(jiǎn)介中科院分區(qū) JCR分區(qū) CiteScore 發(fā)文統(tǒng)計(jì) 通訊方式相關(guān)雜志期刊導(dǎo)航

Remote Sensing Of Environment 雜志簡(jiǎn)介

《Remote Sensing Of Environment》重點(diǎn)專(zhuān)注發(fā)布環(huán)境科學(xué)-成像科學(xué)與照相技術(shù)領(lǐng)域的新研究，旨在促進(jìn)和傳播該領(lǐng)域相關(guān)的新技術(shù)和新知識(shí)。鼓勵(lì)該領(lǐng)域研究者詳細(xì)地發(fā)表他們的高質(zhì)量實(shí)驗(yàn)研究和理論結(jié)果。根據(jù)網(wǎng)友分享的投稿經(jīng)驗(yàn)，平均審稿速度為約3.3個(gè)月約15.8周。該雜志創(chuàng)刊至今，在環(huán)境科學(xué)-成像科學(xué)與照相技術(shù)領(lǐng)域，影響力非凡，對(duì)來(lái)稿文章質(zhì)量要求很高，稿件投稿過(guò)審難度很大，刊登文章的學(xué)術(shù)水平和編輯質(zhì)量在同類(lèi)雜志中均名列前茅。如果你想在該雜志上發(fā)表論文，你可以向編輯部提交文章，但文章必須具有重要意義并代表該領(lǐng)域?qū)I(yè)的發(fā)展。我們歡迎廣大同領(lǐng)域的研究者提交投稿。

Remote Sensing Of Environment 雜志中科院分區(qū)

中科院SCI分區(qū)數(shù)據(jù)

中科院SCI期刊分區(qū)（2023年12月升級(jí)版）

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)	ENVIRONMENTAL SCIENCES 環(huán)境科學(xué) 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)	是	否

中科院SCI期刊分區(qū)（2022年12月升級(jí)版）

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)	ENVIRONMENTAL SCIENCES 環(huán)境科學(xué) 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)	是	否

中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月舊的升級(jí)版）

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)	ENVIRONMENTAL SCIENCES 環(huán)境科學(xué) 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)	是	否

中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月基礎(chǔ)版）

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)	ENVIRONMENTAL SCIENCES 環(huán)境科學(xué) 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)	是	否

中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月升級(jí)版）

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)	ENVIRONMENTAL SCIENCES 環(huán)境科學(xué) 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)	是	否

中科院SCI期刊分區(qū)（2020年12月舊的升級(jí)版）

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)	ENVIRONMENTAL SCIENCES 環(huán)境科學(xué) 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)	是	否

中科院分區(qū)趨勢(shì)圖

影響因子趨勢(shì)圖

中科院JCR分區(qū)：中科院JCR期刊分區(qū)（又稱(chēng)分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù)）是中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心世界科學(xué)前沿分析中心的科學(xué)研究成果，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo)，一般而言，發(fā)表在1區(qū)和2區(qū)的SCI論文，通常被認(rèn)為是該學(xué)科領(lǐng)域的比較重要的成果。

影響因子：是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報(bào)告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項(xiàng)數(shù)據(jù)，現(xiàn)已成為國(guó)際上通用的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)，不僅是一種測(cè)度期刊有用性和顯示度的指標(biāo)，而且也是測(cè)度期刊的學(xué)術(shù)水平，乃至論文質(zhì)量的重要指標(biāo)。

Remote Sensing Of Environment 雜志JCR分區(qū)

Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)（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：ENVIRONMENTAL SCIENCES	SCIE	Q1	16 / 358	95.7%
學(xué)科：IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY	SCIE	Q1	2 / 36	95.8%
學(xué)科：REMOTE SENSING	SCIE	Q1	2 / 62	97.6%

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：ENVIRONMENTAL SCIENCES	SCIE	Q1	10 / 359	97.35%
學(xué)科：IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY	SCIE	Q1	3 / 36	93.06%
學(xué)科：REMOTE SENSING	SCIE	Q1	3 / 62	95.97%

Remote Sensing Of Environment CiteScore 評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（2024年最新版）

CiteScore：25.1
SJR：4.31
SNIP：3.267

CiteScore 排名

學(xué)科類(lèi)別	分區(qū)	排名	百分位
大類(lèi)：Earth and Planetary Sciences 小類(lèi)：Geology	Q1	1 / 321	99%
大類(lèi)：Earth and Planetary Sciences 小類(lèi)：Soil Science	Q1	1 / 159	99%
大類(lèi)：Earth and Planetary Sciences 小類(lèi)：Computers in Earth Sciences	Q1	1 / 73	99%

CiteScore趨勢(shì)圖

年發(fā)文量趨勢(shì)圖

CiteScore：是由Elsevier2016年發(fā)布的一個(gè)評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的指標(biāo)，該指標(biāo)是指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數(shù)。CiteScore和影響因子的作用是一樣的，都是可以體現(xiàn)期刊質(zhì)量的重要指標(biāo)，給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Remote Sensing Of Environment 雜志發(fā)文統(tǒng)計(jì)

文章名稱(chēng)引用次數(shù)
The Harmonized Landsat and Sentinel-2 surface reflectance data set113
Sentinel-2 cropland mapping using pixel-based and object-based time-weighted dynamic time warping analysis103
Current status of Landsat program, science, and applications99
High-resolution multi-temporal mapping of global urban land using Landsat images based on the Google Earth Engine Platform92
Urban land-use mapping using a deep convolutional neural network with high spatial resolution multispectral remote sensing imagery76
Deep learning based multi-temporal crop classification68
The Collection 6 MODIS burned area mapping algorithm and product61
An object-based convolutional neural network (OCNN) for urban land use classification59
Estimating 1-km-resolution PM2.5 concentrations across China using the space-time random forest approach58
Overview of Solar-Induced chlorophyll Fluorescence (SIF) from the Orbiting Carbon Observatory-2: Retrieval, cross-mission comparison, and global monitoring for GPP58
國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量
USA726
CHINA MAINLAND432
GERMANY (FED REP GER)173
Canada162
France151
England136
Australia129
Italy115
Netherlands102
Spain90
機(jī)構(gòu)發(fā)文發(fā)文量
NATIONAL AERONAUTICS & SPACE ADMINISTRATION (NASA)194
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES184
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)103
UNIVERSITY SYSTEM OF MARYLAND93
UNITED STATES DEPARTMENT OF AGRICULTURE (USDA)86
CALIFORNIA INSTITUTE OF TECHNOLOGY83
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM83
HELMHOLTZ ASSOCIATION76
INSTITUT DE RECHERCHE POUR LE DEVELOPPEMENT (IRD)70
BEIJING NORMAL UNIVERSITY53

Remote Sensing Of Environment 雜志社通訊方式

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