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首頁 > 期刊 > 地質(zhì)期刊 > CSCD 中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫來源期刊(含擴(kuò)展版) > 北京地區(qū) > 雙月刊 > 雜志介紹(非官網(wǎng))

評價信息：

影響因子：1.03

總被引頻次： 1164

遙感信息雜志北大期刊CSCD期刊統(tǒng)計源期刊

Remote Sensing Information

主管單位：中華人民共和國自然資源部
主辦單位：中國測繪科學(xué)研究院
全年訂價：￥ 340.00

國際刊號：1000-3177
國內(nèi)刊號：11-5443/P
創(chuàng)刊時間：1986年

出版地區(qū)：北京
發(fā)行周期：雙月刊
審稿時間：1-3個月

期刊收錄：

北大期刊(中國人文社會科學(xué)期刊)CSCD 中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫來源期刊(含擴(kuò)展版)統(tǒng)計源期刊(中國科技論文優(yōu)秀期刊)知網(wǎng)收錄(中)維普收錄(中)萬方收錄(中)JST 日本科學(xué)技術(shù)振興機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(日)國家圖書館館藏上海圖書館館藏

期刊榮譽(yù)：

Caj-cd規(guī)范獲獎期刊中國優(yōu)秀期刊遴選數(shù)據(jù)庫中國期刊全文數(shù)據(jù)庫（CJFD）中國學(xué)術(shù)期刊（光盤版）全文收錄期刊中國科技期刊優(yōu)秀期刊北大圖書館收錄期刊

主要欄目：

論壇與綜述應(yīng)用技術(shù)遙感圖像技術(shù)市場企業(yè)之窗理論研究專題報道國際動態(tài)簡訊等

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a.摘要是對“論文的內(nèi)容不加注釋和評論的簡短陳述”，是用于概括與揭示論文主要信息的，包括研究目的、方法、結(jié)論和意義等，或者是研究目的、主要觀點、論證過程、結(jié)論等。

b.作者簡介一般應(yīng)包括出生年、學(xué)位、職稱、研究方向，亦可注明主要學(xué)術(shù)成果。

c.來稿如系基金資助產(chǎn)出的文章，還應(yīng)注明基金項目的具體名稱和項目編號。

d.題名應(yīng)簡明、具體、貼切，能概括文章的特定內(nèi)容；題名一般不超過20字，必要時可加副標(biāo)題。

e.參考文獻(xiàn)：論文應(yīng)詳細(xì)寫參考文獻(xiàn)，在文中用帶[]號的序號標(biāo)出，其內(nèi)容統(tǒng)一寫在文末。

雜志簡介：

遙感信息雜志（雙月刊）知識豐富，內(nèi)容廣泛，貼近大眾，自1986年創(chuàng)刊以來廣受好評，注重視角的宏觀性、全局性和指導(dǎo)性，在業(yè)界形成了一定影響和良好口碑。

遙感信息歷史收錄

北大核心期刊（2023版）
北大核心期刊（2020版）
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中國科技核心期刊
中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫-核心（2023-2024）
中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫-核心（2021-2022）
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統(tǒng)計數(shù)據(jù)

被引次數(shù)和發(fā)文量統(tǒng)計數(shù)據(jù)

雜志被引次數(shù)

雜志發(fā)文量

年度被引次數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

本刊文章見刊的年份

2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003

在2012年的被引次數(shù)

6 37 96 91 78 100 52 85 60 58

被本刊自己引用的次數(shù)

2 1 10 6 2 6 1 6 1 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0077 0.055 0.1777 0.2941 0.3939 0.5217 0.5882 0.6969 0.7737 0.8478

本刊文章見刊的年份

2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004

在2013年的被引次數(shù)

2 39 97 110 99 65 78 53 92 48

被本刊自己引用的次數(shù)

0 2 5 8 6 9 2 5 4 4

被引次數(shù)的累積百分比

0.0024 0.0485 0.1633 0.2935 0.4107 0.4876 0.5799 0.6426 0.7515 0.8083

本刊文章見刊的年份

2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005

在2014年的被引次數(shù)

5 66 104 98 93 110 65 76 47 80

被本刊自己引用的次數(shù)

0 7 9 6 8 4 3 2 1 6

被引次數(shù)的累積百分比

0.0052 0.0742 0.1829 0.2853 0.3824 0.4974 0.5653 0.6447 0.6938 0.7774

本刊文章見刊的年份

2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006

在2015年的被引次數(shù)

7 43 103 90 92 110 111 82 97 80

被本刊自己引用的次數(shù)

0 7 13 7 11 13 4 4 4 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0065 0.0462 0.1413 0.2244 0.3093 0.4109 0.5134 0.5891 0.6787 0.7525

本刊文章見刊的年份

2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007

在2016年的被引次數(shù)

7 77 103 108 103 98 100 82 61 73

被本刊自己引用的次數(shù)

0 10 11 4 5 7 7 7 8 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0065 0.0776 0.1728 0.2726 0.3678 0.4584 0.5508 0.6266 0.683 0.7505

本刊文章見刊的年份

2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

在2017年的被引次數(shù)

15 58 108 102 111 91 67 92 104 62

被本刊自己引用的次數(shù)

0 4 8 6 12 7 2 3 5 5

被引次數(shù)的累積百分比

0.0137 0.0665 0.1648 0.2577 0.3588 0.4417 0.5027 0.5865 0.6812 0.7377

本刊文章見刊的年份

2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009

在2018年的被引次數(shù)

2 100 107 121 103 92 98 70 110 110

被本刊自己引用的次數(shù)

0 3 13 3 5 5 6 6 4 5

被引次數(shù)的累積百分比

0.0016 0.0823 0.1685 0.2661 0.3492 0.4234 0.5024 0.5589 0.6476 0.7363

本刊文章見刊的年份

2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010

在2019年的被引次數(shù)

12 86 181 119 139 91 83 74 76 81

被本刊自己引用的次數(shù)

0 4 8 20 11 3 5 2 2 4

被引次數(shù)的累積百分比

0.0092 0.0753 0.2143 0.3057 0.4124 0.4823 0.5461 0.6029 0.6613 0.7235

本刊文章見刊的年份

2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011

在2020年的被引次數(shù)

12 107 144 171 106 104 77 72 85 50

被本刊自己引用的次數(shù)

0 7 15 12 13 2 1 3 7 4

被引次數(shù)的累積百分比

0.009 0.0894 0.1976 0.3261 0.4057 0.4838 0.5417 0.5958 0.6597 0.6972

本刊文章見刊的年份

2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012

在2021年的被引次數(shù)

17 115 181 163 127 97 108 60 80 77

被本刊自己引用的次數(shù)

0 16 16 15 9 3 3 4 3 6

被引次數(shù)的累積百分比

0.0124 0.0964 0.2286 0.3477 0.4405 0.5113 0.5902 0.634 0.6925 0.7487

本刊文章見刊的年份

2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013

在2022年的被引次數(shù)

3 105 198 209 108 125 69 80 54 55

被本刊自己引用的次數(shù)

0 7 15 10 6 5 2 2 6 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0022 0.0785 0.2225 0.3745 0.4531 0.544 0.5942 0.6524 0.6916 0.7316

文章摘錄

一種面向土地覆蓋分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

時序遙感影像滇池鳳眼蓮時空動態(tài)變化分析

影響混合像元分解精度的因子研究

通用遙感衛(wèi)星基帶數(shù)據(jù)二級并行處理算法設(shè)計與實現(xiàn)

利用高分三號SAR影像進(jìn)行雙側(cè)變化檢測

利用微調(diào)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土地利用場景分類

空間光譜差比參量及其模擬應(yīng)用

迭代空間屏蔽的遙感影像去噪算法

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審稿時間：1-3個月

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