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遥感学报2017年04期论文目录查询

分类:科技期刊 时间:2017-09-07 10:16

遥感学报2017年04期论文目录查询

人气:4658

遥感学报

北大核心
期刊周期:双月刊
期刊级别:国家级期刊
国际刊号:1007-4619
国内刊号:11-3841/TP
主管单位:中国地理学会环境遥感分会;中国科学院遥感应用研究所
主办单位:中国地理学会环境遥感分会;中国科学院遥感应用研究所

遥感学报杂志介绍

  《遥感学报》杂志基本信息:

  主管单位:中国地理学会环境遥感分会;中国科学院遥感应用研究所

  主办单位:中国地理学会环境遥感分会;中国科学院遥感应用研究所

  国内统一刊号:11-3841/TP

  国际标准刊号:1007-4619

  邮发代号:82-324

  《遥感学报》简介

  《遥感学报》Journal of Remote Sensing(双月刊)曾用刊名:环境遥感,1986年创刊,为专业性学术刊物。反映遥感领域的科研与技术应用成果。包括航天航空、农业、林业、资源开发、环境监测和保护、区域和工程地质勘探和评价、找矿、灾害监测和评估等领域的应用,以及地理信息系统、遥感、GIS及空间定位系统的综合应用等方面。读者对象为遥感及相关学科的科研人员及高等院校师生。

  推荐期刊《遥感信息》(双月刊)创刊于1986年,由科学技术部国家遥感中心、中国测绘科学研究院主办。研讨的内容涉及遥感、地理信息系统技术的新理论、新方法;交流推广遥感与地理信息系统的新成果;介绍国内外发展动向;普及遥感与地理信息系统的科学技术知识。

  《遥感学报》收录情况

  国家新闻出版总署收录 维普网、万方数据库、知网数据库、文摘杂志、哥白尼索引、日本科学技术振兴机构中国文献数据库收录

  《遥感学报》影响因子:

  截止2014年万方:影响因子:1.092;总被引频次:2238

  截止2014年知网:复合影响因子:1.508;综合影响因子:0.946

  《遥感学报》栏目设置

  基础研究、技术方法、环境遥感、资源遥感。

  《遥感学报》投稿须知

  (1)撰稿人应在投稿前,广泛查阅本学科国内外最新研究成果,并在参考文献列出引用文献,以保证研究成果的创新性,稿件应要点突出,论点明确,论据充分,层次分明,数据准确,结构严谨,文字精炼,观测、实验、统计数据应采用新近的。稿件应要点突出,论点明确,论据充分,层次分明,数据准确,结构严谨,文字精炼,观测、实验、统计数据应采用新近的。

  (2)论文的章节标题,一级用“1”,二级用“1.1”,三级用“1.1.1”,余类推,顶格书写。

  (3)稿件中的名词术语、人名地名要符合规范,计量单位要用我国的法定计量单位符号,前后统一。来稿的正文、表、图、照片等齐全,照片要色调分明,层次清晰。

  (4)本刊采用“著者-年制”标注参考文献。参考文献表中著录全部编著者,多著者间以“,”号分隔,最后一个加“and”。著者一律姓先名后,名后加缩写点,空1个字母的间隔。按著者姓氏拉丁字母顺序排列参考文献表,同时保留所有中文参考文献作为附录放在全文末尾。参考文献格式示例如下:

  期刊:作者(全部列出).出版年.论文名.刊名.卷(期):起止页码

  专著:作者或原作者(译者)(全部列出).出版年.书名.版次.出版地:出版社

  文集:作者(全部列出),出版年..文题.主编者.文集名.出版地:出版社

  (5)来稿请附第一作者简介,包括姓名,性别,出生年月,毕业院校、专业、学位,职务职称,现从事研究领域,已发表专著及论文篇数等。

  2017年《遥感学报》杂志04期投稿论文

  “浦江一号”轻小型相机设计及在轨测试于生全;黄伟;褚备;黄颖;

  大气臭氧总量与吸收性气溶胶指数的关系赵富强;王维和;邓小波;杨阳;

  地震滑坡高分辨率遥感影像识别彭令;徐素宁;梅军军;苏凤环;

  单变量特征选择的苏北地区主要农作物遥感识别王娜;李强子;杜鑫;张源;

  综述

  火星表面含水矿物探测进展芶盛;岳宗玉;邸凯昌;张霞;

  技术方法

  混沌蜂群优化的NSST域多光谱与全色图像融合吴一全;王志来;

  质心误差对分布式InSAR基线确定的影响及消除鞠冰;昌虓;谷德峰;段晓君;

  面向对象影像多尺度分割最大异质性参数估计马燕妮;明冬萍;杨海平;

  收录论文:单变量特征选择的苏北地区主要农作物遥感识别

  【摘要】:遥感识别多源特征综合和特征优选是提高遥感影像分类精度的关键技术。农作物遥感识别中,识别特征的相对单一和数量过多均会导致作物识别精度不理想。随机森林(random forests)采用分类与回归树(CART)算法来生成分类树,结合了bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法。单变量特征选择(univariate feature selection)能够对每一个待分类的特征进行测试,衡量该特征和响应变量之间的关系,根据得分舍弃不好的特征,优选得到的特征用于分类。

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