Remote Sensing Letters SCIE

國際簡稱：REMOTE SENS LETT 參考譯名：遙感快報

主要研究方向：REMOTE SENSING-IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 非預警期刊審稿周期：較慢,6-12周

《遙感快報》(Remote Sensing Letters)是一本由Taylor and Francis Ltd.出版的以REMOTE SENSING-IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY為研究特色的國際期刊，發(fā)表該領(lǐng)域相關(guān)的原創(chuàng)研究文章、評論文章和綜述文章，及時報道該領(lǐng)域相關(guān)理論、實踐和應(yīng)用學科的最新發(fā)現(xiàn)，旨在促進該學科領(lǐng)域科學信息的快速交流。該期刊是一本未開放期刊，近三年沒有被列入預警名單。

4區(qū) 中科院分區(qū)
Q3 JCR分區(qū)
122 年發(fā)文量
1.4 IF影響因子
未開放 是否OA
31 H-index
2010 創(chuàng)刊年份
12 issues/year 出版周期
English 出版語言

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.

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Remote Sensing Letters期刊信息

ISSN：2150-704X
出版語言：English
是否OA：未開放
E-ISSN：2150-7058
出版地區(qū)：ENGLAND
是否預警：否
出版商：Taylor and Francis Ltd.
出版周期：12 issues/year
創(chuàng)刊時間：2010
開源占比：0.0459
Gold OA文章占比：5.45%
OA被引用占比：0.0269...
出版國人文章占比：0.56
出版撤稿占比：0
研究類文章占比：100.00%

Remote Sensing Letters CiteScore評價數(shù)據(jù)（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指數(shù)

4.1

0.458

0.598

學科類別	分區(qū)	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%

名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻的平均受引用次數(shù)，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標。當年CiteScore 的計算依據(jù)是期刊最近4年（含計算年度）的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻數(shù)。例如，2022年的 CiteScore 計算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻數(shù)量注：文獻類型包括：文章、評論、會議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。

Remote Sensing Letters中科院評價數(shù)據(jù)

中科院 2023年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	地球科學	4區(qū)	IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學與照相技術(shù) REMOTE SENSING 遙感	4區(qū) 4區(qū)

中科院 2022年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	工程技術(shù)	4區(qū)	IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學與照相技術(shù) REMOTE SENSING 遙感	4區(qū) 4區(qū)

中科院 2021年12月舊的升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	工程技術(shù)	4區(qū)	IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學與照相技術(shù) REMOTE SENSING 遙感	4區(qū) 4區(qū)

中科院 2021年12月基礎(chǔ)版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	工程技術(shù)	4區(qū)	IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學與照相技術(shù) REMOTE SENSING 遙感	4區(qū) 4區(qū)

中科院 2021年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	工程技術(shù)	4區(qū)	IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學與照相技術(shù) REMOTE SENSING 遙感	4區(qū) 4區(qū)

中科院 2020年12月舊的升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	工程技術(shù)	4區(qū)	IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科學與照相技術(shù) REMOTE SENSING 遙感	4區(qū) 4區(qū)

Remote Sensing Letters JCR評價數(shù)據(jù)（2023-2024年最新版）

按JIF指標學科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	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(qū)	收錄子集	分區(qū)	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%

Remote Sensing Letters歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計

影響因子

中科院分區(qū)

Remote Sensing Letters中國學者發(fā)文選摘

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