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Giscience & Remote Sensing期刊
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Giscience & Remote Sensing

SCIE

《Giscience & Remote Sensing》创刊于1962年,是一本地球科学国际学术期刊,出版语言为English,年发文量104。预计审稿周期约约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 ,近三年曾被列入预警期刊名单。

中科院 2区
JCR Q1
Citescore 11.2
TOP期刊
ISSN: 1548-1603
出版地区: UNITED STATES
E-ISSN: 1943-7226
出版周期: Bi-monthly
出版商: TAYLOR & FRANCIS LTD
创刊时间: 1962年
国际简称: GISCI REMOTE SENS
出版语言: English
研究方向: 地学-遥感
中文名称: 科学与遥感

Giscience & Remote Sensing杂志简介

《Giscience & Remote Sensing》由TAYLOR & FRANCIS LTD出版社出版,是自然地理领域的国际权威期刊。自1962年创刊以来,该刊始终致力于发表地球科学领域的原创性、前瞻性研究成果,尤其关注地球科学领域的理论、政策与实践。该刊被SCIE数据库收录,在JCR学科,按JIF指标学科分区学科“GEOGRAPHY, PHYSICAL”中位于Q1区;“REMOTE SENSING”中位于Q1区;按JCI指标学科分区学科“GEOGRAPHY, PHYSICAL”中位于Q1区;“REMOTE SENSING”中位于Q1区;中国科学院期刊分区为大类地球科学2区,小类自然地理2区。此外,在CiteScore学科分类中,该刊在“General Earth and Planetary Sciences”小类中位列Q1区,排名11 / 195,显示出在自然地理领域的突出影响力。

作为一本开放获取期刊,《Giscience & Remote Sensing》2023年发文量在104篇,研究类论文占比为99.04%。期刊最新影响因子为6 ,CiteScore为11.2,学术影响力持续稳健。该刊面向全球研究者,为探讨自然地理领域提供了高水平的学术交流平台。

WOS期刊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
GEOGRAPHY, PHYSICAL SCIE Q1 5 / 65

93.1%

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
GEOGRAPHY, PHYSICAL SCIE Q1 5 / 65

93.08%

REMOTE SENSING SCIE Q1 7 / 62

89.52%

CiteScore(2025年最新版)

CiteScore数据趋势图

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

94%

Giscience & Remote Sensing中国科学院期刊分区

中国科学院期刊分区趋势图

中国科学院期刊分区 (2023年12月升级版)

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

中国科学院期刊分区 (2022年12月升级版)

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

中国科学院期刊分区 (2021年12月旧的升级版)

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

Giscience & Remote Sensing高引用文章

  • Geographic object-based image analysis (GEOBIA): emerging trends and future opportunities

    引用次数:44

  • Comparing fully convolutional networks, random forest, support vector machine, and patch-based deep convolutional neural networks for object-based wetland mapping using images from small unmanned aircraft system

    引用次数:38

  • Landsat-8 vs. Sentinel-2: examining the added value of sentinel-2's red-edge bands to land-use and land-cover mapping in Burkina Faso

    引用次数:35

  • Simulation of landscape spatial layout evolution in rural-urban fringe areas: a case study of Ganjingzi District

    引用次数:23

  • Remote sensing for wetland classification: a comprehensive review

    引用次数:22

  • Less is more: optimizing classification performance through feature selection in a very-high-resolution remote sensing object-based urban application

    引用次数:21

  • Dynamic land use change simulation using cellular automata with spatially nonstationary transition rules

    引用次数:18

  • Statistical analysis of surface urban heat island intensity variations: A case study of Babol city, Iran

    引用次数:14

  • Evaluating and comparing Sentinel 2A and Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) spectral indices for estimating fire severity in a Mediterranean pine ecosystem of Greece

    引用次数:13

  • Small Unmanned Aerial Systems (sUAS) for environmental remote sensing: challenges and opportunities revisited

    引用次数:12

Giscience & Remote Sensing学术指标

年份 影响因子 年发文量 引文指标 自引率 CiteScore
2023 6 - 104 - 1.58 - 6.7 - 11.2 -
2022 6.7 - 103 - 1.35 - 9 - 9.4 -
2021 6.397 - 78 - 1.52 - 7.8 - 10.1 -
2020 6.238 - 70 - 1.67 - 11 - 9.8 -
2019 5.965 - 59 - 1.5 - 17.5 - 7.3 -
2018 3.588 - 42 - 1.1 - 13.8 - 6.4 -

国家/地区发文量

国家/地区 发文量
CHINA MAINLAND 56
USA 56
Canada 16
South Korea 16
India 12
Australia 9
GERMANY (FED REP GER) 8
South Africa 8
Italy 7
Brazil 6
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