Giscience & Remote Sensing
  • 中科院分区:2区
  • JCR分区:Q1
  • CiteScore :11.2

Giscience & Remote SensingSCIE

国际简称:GISCI REMOTE SENS 中文名称:科学与遥感

Giscience & Remote Sensing杂志是一本地学-遥感应用杂志。是一本享有盛誉的顶级学术杂志,由TAYLOR & FRANCIS LTD出版,该期刊创刊于1962年,出版周期为Bi-monthly,始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中,被归类为大类学科分区2区,显示出其卓越的学术水平和影响力。

  • ISSN:1548-1603

  • 出版地区:UNITED STATES

  • 出版周期:Bi-monthly

  • E-ISSN:1943-7226

  • 创刊时间:1962

  • 出版语言:English

  • 是否OA:开放

  • 预计审稿时间:约Submission to first decision: 5 days; Submission to first post-review decision: 52 days; Acceptance to online publication: 21 days; 约9.0个月

  • 影响因子:6

  • 是否预警:否

  • 研究方向:地学,遥感

  • 年发文量:104

  • 研究类文章占比:99.04%

  • Gold OA文章占比:74.74%

  • H-index:34

  • 出版国人文章占比:0.21

  • 开源占比:0.4524

  • 文章自引率:0.0895...

杂志简介

GIScience & Remote Sensing 发表与地理信息系统 (GIS)、环境遥感(包括数字图像处理)、地理计算、空间数据挖掘和地理环境建模相关的原创、同行评审文章。发表的论文既反映了基础研究,也反映了应用研究。

值得一提的是,Giscience & Remote Sensing已成功入选 SCIE(科学引文索引扩展板) 等国际知名数据库,这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来,该杂志一直保持着Bi-monthly的出版周期,以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR(Journal Citation Reports)分区等级中,该期刊荣获Q1评级。此外,其CiteScore指数达到11.2,该期刊2023年的影响因子达到6,再次验证了其优秀学术水平。

Giscience & Remote Sensing是一本开放获取期刊,但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了地球科学-GEOGRAPHY, PHYSICAL研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说,该期刊都是一份不可或缺的重要资源。

期刊指数

中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子

中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界,中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此,对于科研工作者来说,了解中科院SCI分区的标准和方法,以及具体的分区结果,对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。

CiteScore(或称为引用指数)是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数,这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。

自引率的计算公式为:自引率 = (期刊自己发表的文章被自己引用的次数) / (期刊自己发表的文章总数)。其中,期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文,包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高,可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。

中科院分区表

中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
地球科学 2区
GEOGRAPHY, PHYSICAL 自然地理 REMOTE SENSING 遥感
2区 3区

JCR 分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:GEOGRAPHY, PHYSICAL SCIE Q1 5 / 65

93.1%

学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 9 / 62

86.3%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:GEOGRAPHY, PHYSICAL SCIE Q1 5 / 65

93.08%

学科:REMOTE SENSING SCIE Q1 7 / 62

89.52%

CiteScore 分区(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
11.2 1.756 1.766
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Earth and Planetary Sciences 小类:General Earth and Planetary Sciences Q1 11 / 195

94%

文章摘录

  • Towards accurate individual tree parameters estimation in dense forest: optimized coarse-to-fine algorithms for registering UAV and terrestrial LiDAR data Author: Zhao, Yuting; Im, Jungho; Zhen, Zhen; Zhao, Yinghui Journal: GISCIENCE & REMOTE SENSING. 2023; Vol. 60, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1080/15481603.2023.2197281
  • Spatially continuous mapping of hourly ground ozone levels assisted by Himawari-8 short wave radiation products Author: Zhang, Yixiao; Wang, Wei; He, Junchen; Jin, Zhili; Wang, Nan Journal: GISCIENCE & REMOTE SENSING. 2023; Vol. 60, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1080/15481603.2023.2174280
  • A new strategy for improving the accuracy of forest aboveground biomass estimates in an alpine region based on multi-source remote sensing Author: Zhang, Yali; Wang, Ni; Wang, Yuliang; Li, Mingshi Journal: GISCIENCE & REMOTE SENSING. 2023; Vol. 60, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1080/15481603.2022.2163574
  • High-resolution satellite video single object tracking based on thicksiam framework Author: Zhang, Xiaodong; Zhu, Kun; Chen, Guanzhou; Liao, Puyun; Tan, Xiaoliang; Wang, Tong; Li, Xianwei Journal: GISCIENCE & REMOTE SENSING. 2023; Vol. 60, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1080/15481603.2022.2163063
  • Applicability of UAV-based optical imagery and classification algorithms for detecting pine wilt disease at different infection stages Author: Zhang, Ning; Chai, Xiujuan; Li, Niwen; Zhang, Jianhua; Sun, Tan Journal: GISCIENCE & REMOTE SENSING. 2023; Vol. 60, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1080/15481603.2023.2170479
  • Thin cloud correction method for visible remote sensing images using a spectral transformation scheme Author: Zhang, Chi; Yi, Peng; Liu, Yang; Ma, Li; Hu, Wenxiong; Wu, Jingan Journal: GISCIENCE & REMOTE SENSING. 2023; Vol. 60, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1080/15481603.2023.2196133
  • Mapping rapeseed in China during 2017-2021 using Sentinel data: an automated approach integrating rule-based sample generation and a one-class classifier (RSG-OC) Author: Zang, Yunze; Qiu, Yuean; Chen, Xuehong; Chen, Jin; Yang, Wei; Liu, Yifei; Peng, Longkang; Shen, Miaogen; Cao, Xin Journal: GISCIENCE & REMOTE SENSING. 2023; Vol. 60, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1080/15481603.2022.2163576
  • Mapping high-resolution forest aboveground biomass of China using multisource remote sensing data Author: Yang, Qiuli; Niu, Chunyue; Liu, Xiaoqiang; Feng, Yuhao; Ma, Qin; Wang, Xuejing; Tang, Hao; Guo, Qinghua Journal: GISCIENCE & REMOTE SENSING. 2023; Vol. 60, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1080/15481603.2023.2203303

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