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Remote Sensing LettersSCIE

國際簡稱：REMOTE SENS LETT 參考譯名：遙感快報

中科院分區
4區
CiteScore分區
Q2
JCR分區
Q3

基本信息：: ISSN：2150-704X; E-ISSN：2150-7058; 是否OA：未開放; 是否預警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地區：ENGLAND; 出版商：Taylor and Francis Ltd.; 出版語言：English; 出版周期：12 issues/year; 出版年份：2010; 研究方向：REMOTE SENSING-IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY

評價信息：: 影響因子：1.4; H-index：31; CiteScore指數：4.1; SJR指數：0.458; SNIP指數：0.598

發文數據：: Gold OA文章占比：5.45%; 研究類文章占比：100.00%; 年發文量：122; 自引率：0.0434...; 開源占比：0.0459; 出版撤稿占比：0; 出版國人文章占比：0.56; OA被引用占比：0.0269...

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英文簡介期刊介紹 CiteScore數據中科院SCI分區 JCR分區發文數據常見問題

英文簡介Remote Sensing Letters期刊介紹

Remote Sensing Letters is a peer-reviewed international journal committed to the rapid publication of articles advancing the science and technology of remote sensing as well as its applications. The journal originates from a successful section, of the same name, contained in the International Journal of Remote Sensing from 1983 –2009. Articles may address any aspect of remote sensing of relevance to the journal’s readership, including – but not limited to – developments in sensor technology, advances in image processing and Earth-orientated applications, whether terrestrial, oceanic or atmospheric. Articles should make a positive impact on the subject by either contributing new and original information or through provision of theoretical, methodological or commentary material that acts to strengthen the subject.

期刊簡介Remote Sensing Letters期刊介紹

《Remote Sensing Letters》自2010出版以來，是一本地球科學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果，并為地球科學各個領域的原創研究提供一個展示平臺，以促進地球科學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述，從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解，或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道地球科學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單，目前已被權威數據庫SCIE收錄，得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關注點：

預計審稿時間：較慢,6-12周
地球科學
IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY
SCIE
中科院4區
非預警

Cite Score數據（2024年最新版）Remote Sensing Letters Cite Score數據

CiteScore：4.1
SJR：0.458
SNIP：0.598

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Earth and Planetary Sciences 小類：Earth and Planetary Sciences (miscellaneous)	Q2	53 / 159	66%
大類：Earth and Planetary Sciences 小類：Electrical and Electronic Engineering	Q2	315 / 797	60%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎，針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法，而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區Remote Sensing Letters 中科院分區

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊：否 Top期刊：否

大類學科	分區	小類學科	分區
地球科學	4區	IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學與照相技術 REMOTE SENSING 遙感	4區 4區

中科院分區表 是以客觀數據為基礎，運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據，得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次，類似于“優、良、及格”等。最開始，這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

歷年中科院分區趨勢圖

JCR分區Remote Sensing Letters JCR分區

2023-2024 年最新版

按JIF指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY	SCIE	Q3	27 / 36	26.4%
學科：REMOTE SENSING	SCIE	Q3	44 / 62	29.8%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY	SCIE	Q3	26 / 36	29.17%
學科：REMOTE SENSING	SCIE	Q3	40 / 62	36.29%

JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異，此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此，JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區，這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發文數據

2023-2024 年國家/地區發文量統計

國家/地區數量
CHINA MAINLAND254
USA42
India25
Canada14
Iran14
Australia10
Brazil10
England9
France7
GERMANY (FED REP GER)6

本刊中國學者近年發表論文

1、A fast two-step algorithm for large-area thick cloud removal in high-resolution images
Author: Zhu, Shaocong; Li, Zhiwei; Shen, Huanfeng; Lin, Dekun

Journal: REMOTE SENSING LETTERS. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. 1-9. DOI: 10.1080/2150704X.2022.2152753
2、A GPR 2D Teager-Kaiser energy operator based on the multivariate variational mode decomposition
Author: Zhang, Xuebing; Qin, Yuxiang; Li, Yaoyao; Feng, Xuan; Li, Bonan; Hu, Xin; Song, Zhengchun

Journal: REMOTE SENSING LETTERS. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. 30-38. DOI: 10.1080/2150704X.2022.2154178
3、R-ProjNet: an optimal rotated-projection neural network for wood segmentation from point clouds
Author: Xu, Sheng; Li, Xin; Yang, Hongxin; Xu, Shanshan

Journal: REMOTE SENSING LETTERS. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. 60-69. DOI: 10.1080/2150704X.2022.2163203
4、IDN: inner-class dense neighbours for semi-supervised learning-based remote sensing scene classification
Author: Wang, Chen; Tang, Xinxin; Li, Liang; Tian, Bokun; Zhou, Yuanyuan; Shi, Jun

Journal: REMOTE SENSING LETTERS. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. 80-90. DOI: 10.1080/2150704X.2022.2161847
5、A sub-pixel convolution-based improved bidirectional feature pyramid network for pansharpening
Author: Qu, Jiantao; Yin, Junru; Jiang, Yuhao; Huang, Wei; Chen, Qiqiang

Journal: REMOTE SENSING LETTERS. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. 91-101. DOI: 10.1080/2150704X.2022.2162350
6、A WTC suppression algorithm for weather radar based on weighted schatten p-norm minimization
Author: Qiu, Cunyin; Shen, Mingwei; Xu, Min; Han, Guodong

Journal: REMOTE SENSING LETTERS. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. 70-79. DOI: 10.1080/2150704X.2022.2161849
7、Using dictionary learning for clutter reduction in GPR B-scan images
Author: Ni, Zhi-Kang; Zhao, Di; Shi, Cheng; Pan, Jun; Zhou, Bin; Fang, Guangyou

Journal: REMOTE SENSING LETTERS. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. 39-48. DOI: 10.1080/2150704X.2022.2161842
8、A two-steps close-form positioning estimator based on AOA/TOA measurements
Author: Ding, Weizhong; Chang, Shengming; Li, Jun

Journal: REMOTE SENSING LETTERS. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. 49-59. DOI: 10.1080/2150704X.2022.2161846