国际简称:
REMOTE SENS LETT
参考译名:
遥感快报
ISSN:
2150-704X
E-ISSN:
2150-7058
Remote Sensing Letters SCIE
期刊导读:
Remote Sensing Letters是一本以IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY为研究方向的国际优秀学术杂志,是由Taylor and Francis Ltd.出版的一本English杂志,该杂志定期发表与IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY研究领域相关的原创研究论文、简短交流和评论、实验室研究文档以及行业研究的高水平学术成果、最新科研理论。为全球同行业研究人员架起沟通的桥梁,致力于加速该领域的发展,为该领域的发展做出重要贡献。
4区
中科院分区
Q3
JCR分区
1.4
影响因子
较慢,6-12周
预计审稿周期
基本信息:
大类学科:地学
小类学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY
出版商:Taylor and Francis Ltd.
是否开放:No
出版语言:English
出版地区:ENGLAND
出版周期:12 issues/year
出版年份:2010
年发文量:122
CiteScore:4.1
SJR:0.458
Gold OA文章占比:5.45%
研究类文章占比:100.00%
SNIP:0.598
文章自引率:0.0434
H-index:31
是否预警:
截稿时间:长期
期刊简介

Remote Sensing Letters杂志是一本国际优秀期刊,是一本未开放获取期刊。该杂志近三年影响因子分别为:2023年1.4、2022年2.3、2021年2.369。该杂志近三年CiteScore评价分区分别为:2023年4.1区、2022年4.7区、2021年4.8区。该刊专门致力于推进IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY领域的研究,涵盖了IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY领域的各个方面,汇集所有专家,促进IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY领域的更好协作和信息共享。该期刊为IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY领域的科研人员提供了一个高影响力的论坛,使该领域的科研人员、从业人员和学生能够接触到尖端的经验性调查分析、学术对话以及行业科研成果的最新发展。通过收录高质量的原创论文和评论论文,促进IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY领域的应用与发展。该期刊还将该领域的创新与应用,以提高研究的质量和实用性。近年来在该刊上发文的国家和地区主要有:Wales(发文量1)、Vietnam(发文量4)、USA(发文量42)、Turkey(发文量4)、Switzerland(发文量1)、Sweden(发文量2)。

Remote Sensing Letters是一本由Taylor and Francis Ltd.出版社发行的知名IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY期刊。该杂志社联系方式2-4 PARK SQUARE, MILTON PARK, ABINGDON, England, OXON, OX14 4RN。审稿过程是确保期刊质量的关键环节。Remote Sensing Letters杂志的审稿速度平均需要 较慢,6-12周 。这一时间周期既体现了编辑部对稿件质量的严格把关,也反映了审稿专家对学术研究的尊重和支持。在这个过程中,作者们可以充分利用这段时间对自己的研究成果进行完善和优化,以提高论文的质量和影响力。如果您对该期刊感兴趣,并希望了解更多关于投稿流程、投稿要求和技巧的信息,您可以咨询本站的客服老师,我们将帮助您了解期刊的投稿要求、审稿流程以及可能遇到的问题,并根据您的具体情况提供相应的建议和解决方案。

近年评价数据趋势图
CiteScore指数统计
CiteScore指标的应用非常广泛,以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。它可以反映期刊的学术影响力和学术水平,是学术界常用的期刊评价指标之一。
CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
4.1 0.458 0.598 学科类别 分区 排名 百分位
大类:大类:EarthandPlanetarySciences
小类:小类:EarthandPlanetarySciences(miscellaneous)
Q2 53/159 66%
大类:大类:EarthandPlanetarySciences
小类:小类:ElectricalandElectronicEngineering
Q2 315/797 60%
CiteScore是由Elsevier公司开发的一种用于衡量科学期刊影响力的指标,以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。这个指标是由Scopus数据库支持,以四年为一个时段,连续评估期刊和丛书的引文影响力的。具体来说,CiteScore是计算某期刊连续三年发表的论文在第四年度的篇均引用次数。CiteScore和影响因子(IF)有所不同。例如,在影响因子的计算中,分子是来自所有文章的引用次数,包括编辑述评、读者来信、更正信息和新闻等非研究性文章,而分母则不包括这些非研究性文章。然而,在CiteScore的计算中,分子和分母都包括这些非研究性文章。因此,如果这些非研究性文章比较多,由于分母较大,相较于影响因子,CiteScore计算出来的分数可能会偏低。此外,CiteScore的引用数据来自Scopus数据库中的22000多个期刊,比影响因子来自Web of Science数据库的11000多个期刊多了一倍。
WOS(JCR)分区
按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q3 27 / 36 26.4%
学科:REMOTE SENSING SCIE Q3 44 / 62 29.8%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY SCIE Q3 26 / 36 29.17%
学科:REMOTE SENSING SCIE Q3 40 / 62 36.29%
WOS(JCR)分区是由科睿唯安公司提出的一种新的期刊评价指标,分区越靠前一般代表期刊质量越好,发文难度也越高。这种分级体系有助于科研人员快速了解各个期刊的影响力和地位。JCR将所有期刊按照各个学科领域进行分类,然后以影响因子为标准平均分为四个等级:Q1、Q2、Q3和Q4区。这种设计使得科研人员可以更容易地进行跨学科比较。
中科院SCI期刊分区
中科院SCI期刊分区是由中国科学院国家科学图书馆制定的。将所有的期刊按照学科进行分类,以影响因子为标准平均分为四个等级。分区越靠前一般代表期刊质量越好,发文难度也越高。
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

IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY

成像科学与照相技术

2022年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
工程技术

IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY

成像科学与照相技术

2021年12月旧的升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
工程技术

IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY

成像科学与照相技术

2021年12月基础版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
工程技术

IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY

成像科学与照相技术

2021年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
工程技术

IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY

成像科学与照相技术

2020年12月旧的升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
工程技术

IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY

成像科学与照相技术

发文统计

文章名称

引用次数

A preliminary investigation of Luojia-1 night-time light imagery

19

Change detection based on Faster R-CNN for high-resolution remote sensing images

16

Seagrass habitat mapping: how do Landsat 8 OLI, Sentinel- ZY-3A, and Worldview-3 perform?

14

Detecting social groups from space - Assessment of remote sensing-based mapped morphological slums using income data

11

Accurate non-maximum suppression for object detection in high-resolution remote sensing images

10

Remote sensing image scene classification based on generative adversarial networks

10

Application of fractional-order differentiation in multispectral image fusion

9

Remote sensing image fusion using fuzzy logic and gyrator transform

9

Comparative accuracy of the AW3D30 DSM, ASTER GDEM, and SRTM1 DEM: A case study on the Zaoksky testing ground, Central European Russia

9

Analysis of the 2012-2016 drought in the northeast Brazil and its impacts on the Sobradinho water reservoir

9

国家/地区

发文量

TCHINA MAINLAND

254

TUSA

42

TIndia

25

TCanada

14

TIran

14

TAustralia

10

TBrazil

10

TEngland

9

TFrance

7

TGERMANY (FED REP GER)

6

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