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Revue Internationale De Geomatique

评价信息:

影响因子:0.2

年发文量:6

国际测绘学杂志 SCIE

Revue Internationale De Geomatique

《国际测绘学杂志》(Revue Internationale De Geomatique)是一本以REMOTE SENSING综合研究为特色的国际期刊。该刊该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦REMOTE SENSING领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信息窗口与平台。该刊2023年影响因子为0.2。

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期刊简介预计审稿时间:

Revue Internationale De Geomatique is a multidisciplinary platform dedicated to publishing cutting-edge research related to the processing and application of geospatial data. The journal covers research in geography, computer science, archaeology, agriculture, and social science. These studies not only focus on the collection and analysis of geospatial data, but also on the interpretation and visualization of data to provide more accurate and useful information.

In geography, research may involve land use change, climate change impact assessment, and the application of geographic information systems (GIS). These studies help us understand Earth's surface phenomena and their changes, and provide data to support environmental management and policy making. Research in computer science focuses on developing new algorithms and techniques to improve the efficiency and accuracy of geographic data processing. For example, the use of artificial intelligence and machine learning in geospatial data analysis is gaining increasing attention.

《国际测绘学杂志》是一个多学科交汇的学术平台,致力于发布与地理空间数据处理和应用相关的前沿研究。该杂志涵盖了地理学、计算机科学、考古学、农学和社会科学等多个领域的研究工作。这些研究不仅关注地理空间数据的采集和分析,还包括数据的解释和可视化,以提供更为准确和有用的信息。

在地理学领域,研究可能涉及土地利用变化、气候变化影响评估以及地理信息系统(GIS)的应用。这些研究帮助我们理解地球表面现象及其变化,并为环境管理和政策制定提供数据支持。计算机科学方面的研究则聚焦于开发新的算法和技术,以提高地理数据处理的效率和精确度。例如,人工智能和机器学习在地理空间数据分析中的应用正日益受到关注。

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JCR分区(2023-2024年最新版)

JCR分区等级:Q4

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:REMOTE SENSING ESCI Q4 60 / 62

4%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:REMOTE SENSING ESCI Q4 60 / 62

4.03%

Gold OA文章占比 研究类文章占比 文章自引率
33.33% 83.33%
开源占比 出版国人文章占比 OA被引用占比

名词解释:JCR分区在学术期刊评价、科研成果展示、科研方向引导以及学术交流与合作等方面都具有重要的价值。通过对期刊影响因子的精确计算和细致划分,JCR分区能够清晰地反映出不同期刊在同一学科领域内的相对位置,从而帮助科研人员准确识别出高质量的学术期刊。

数据趋势图

历年IF值(影响因子)

历年引文指标和发文量

历年自引数据

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