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Rivista Italiana Di Telerilevamento
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Rivista Italiana Di Telerilevamento

SCISCIE

意大利遥感杂志杂志

中科院分区：3区 预计审稿周期：9 Weeks

《Rivista Italiana Di Telerilevamento》是一本由Associazione Italiana di Telerilevamento出版商出版的地球科学国际刊物，国际简称为RIV ITAL TELERILEVAM，中文名称意大利遥感杂志。该刊创刊于2012年，出版周期为Tri-annual。 被收录于国际知名权威数据库SCI、SCIE。

ISSN：1129-8596
研究方向：REMOTE SENSING
是否预警：否
E-ISSN：2279-7254
出版地区：ITALY
Gold OA文章占比：0.00%
语言：English
是否OA：开放
OA被引用占比：1
出版商：Associazione Italiana di Telerilevamento
出版周期：Tri-annual
影响因子：2.808
创刊时间：2012
年发文量：0
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杂志简介 中科院分区 CiteScore 发文统计 通讯方式 相关杂志 期刊导航

Rivista Italiana Di Telerilevamento 杂志简介

《Rivista Italiana Di Telerilevamento》重点专注发布REMOTE SENSING领域的新研究，旨在促进和传播该领域相关的新技术和新知识。鼓励该领域研究者详细地发表他们的高质量实验研究和理论结果。该杂志创刊至今，在REMOTE SENSING领域，有较高影响力，对来稿文章质量要求较高，稿件投稿过审难度较大。欢迎广大同领域研究者投稿该杂志。

Rivista Italiana Di Telerilevamento 杂志中科院分区

中科院SCI分区数据
《新锐期刊分区表》（2026年3月发布）
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
地球科学 3区 REMOTE SENSING 遥感 4区 否 否
期刊分区表（2025年3月升级版）
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
地球科学 3区 REMOTE SENSING 遥感 4区 否 否
期刊分区表（2023年12月升级版）
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
地球科学 4区 REMOTE SENSING 遥感 4区 否 否
期刊分区表（2022年12月升级版）
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
地球科学 3区 REMOTE SENSING 遥感 4区 否 否
中科院分区趋势图

中科院JCR分区：中科院JCR期刊分区（又称分区表、分区数据）是中国科学院文献情报中心世界科学前沿分析中心的科学研究成果，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，一般而言，发表在1区和2区的SCI论文，通常被认为是该学科领域的比较重要的成果。

Rivista Italiana Di Telerilevamento CiteScore 评价数据（2026年6月最新版）

  • CiteScore：7.2
  • SJR：0.884
  • SNIP：0.97

CiteScore 排名

学科类别 分区 排名 百分位
大类：Mathematics 小类：Applied Mathematics Q1 51 / 680

92%
大类：Mathematics 小类：Computers in Earth Sciences Q1 14 / 76

82%
大类：Mathematics 小类：Atmospheric Science Q1 29 / 160

82%
大类：Mathematics 小类：General Environmental Science Q1 52 / 249

79%
CiteScore趋势图
年发文量趋势图

CiteScore：是由Elsevier2016年发布的一个评价学术期刊质量的指标，该指标是指期刊发表的单篇文章平均被引用次数。CiteScore和影响因子的作用是一样的，都是可以体现期刊质量的重要指标，给选刊的作者了解期刊水平提供帮助。

Rivista Italiana Di Telerilevamento 杂志发文统计

文章名称引用次数

  • Using Google Earth Engine to detect land cover change: Singapore as a use case24
  • Using of Sentinel-2 images for automation of the forest succession detection14
  • Comparing support vector machines with logistic regression for calibrating cellular automata land use change models13
  • Simplified radiometric calibration for UAS-mounted multispectral sensor11
  • Crop inventory at regional scale in Ukraine: developing in season and end of season crop maps with multi-temporal optical and SAR satellite imagery11
  • The influence of land-use/land-cover changes on land surface temperature: a case study of Kuala Lumpur metropolitan city9
  • Spectral transformation based on nonlinear principal component analysis for dimensionality reduction of hyperspectral images7
  • SUSM: a scenario-based urban growth simulation model using remote sensing data7
  • Estimation of canopy cover in dense mixed-species forests using airborne lidar data6
  • Anomaly detection using morphology-based collaborative representation in hyperspectral imagery5

国家/地区发文量

  • CHINA MAINLAND96
  • Italy40
  • GERMANY (FED REP GER)35
  • India19
  • Poland16
  • USA13
  • Czech Republic12
  • England11
  • France11
  • Iran11

机构发文发文量

  • CHINESE ACADEMY OF SCIENCES10
  • HELMHOLTZ ASSOCIATION10
  • CHINA UNIVERSITY OF MINING & TECHNOLOGY9
  • SALZBURG UNIVERSITY8
  • CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE (CNR)7
  • CZECH TECHNICAL UNIVERSITY PRAGUE7
  • RUHR UNIVERSITY BOCHUM6
  • SAPIENZA UNIVERSITY ROME6
  • UNIVERSITY OF BONN6
  • UNIVERSITY OF FLORENCE6

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