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Call for Paper:JCR Q1,90天录用,30天见刊!

2025-04-15
4866

艾思科蓝官网-版头.gif


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专刊标题

Data Quality Issues and Solutions in AI-based Remote Sensing Applications


专刊编辑

🔹 Dr. Yang Li, Shihezi University, China

🔹 Dr. Li Li, Wuhan University, China

🔹 Dr. Joel Rodrigues, Instituto de Telecomunicações, Portugal

🔹 Dr. Yudong Zhang, University of Leicester, UK


期刊简介

IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》(JSTARS)期刊是IEEE地球科学与遥感学会(GRSS)旗下的高影响力主题期刊,致力于推动遥感技术在地球系统科学中的前沿应用与跨学科融合。作为对旗舰期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》的有机延伸,JSTARS聚焦三大核心方向:

1. 战略性主题深度
每期围绕单一突破性领域(如合成孔径雷达干涉测量、高光谱环境监测、城市热岛建模)组织专刊,发表方法创新与大规模应用验证研究。
2. 产学研协同创新
涵盖卫星数据解译、无人机遥感、人工智能驱动的地表分类等关键技术,强化学术界与产业界的解决方案对接。

3. 全球可持续发展支撑
优先刊发气候变化评估、灾害应急响应、农业精准管理等领域的高影响力成果,为SDGs目标提供数据科学支持。

期刊最新影响因子为4.715(2023 JCR Q1),平均审稿周期42天,入选中国科院遥感科学与技术领域Top期刊。作者可通过IEEE Author Portal提交稿件,适用开放获取(APC: $2,350)或传统订阅模式。


稿件领域

根据Web of Science可知,《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》的稿件来源主要是以下研究领域:


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(数据来源:Web of Science)


影响因子

IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》于2009年首次收获影响因子(IF),之后几年IF便呈现增长的趋势,在2022-2023年度升高到5.5分,表明这本期刊在领域内的影响力非常高,专业性强,也备受领域内学者认可。


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(数据来源:Web of Science)


征稿方向

针对人工智能驱动的遥感应用中对数据质量的迫切讨论需求,本专刊致力于深入探讨并解决相关问题。我们汇聚了新颖研究、案例分析和理论进展,旨在推动遥感数据质量评估与管理的创新实践,从而支持更精准、更可靠的人工智能应用。


本专刊将为研究人员、工程师和决策者提供宝贵资源,助力他们优化遥感数据质量,提升地球科学领域人工智能分析的信赖度。涵盖的主题包括但不限于:

🔹 人工智能驱动的遥感应用中的数据质量评估与指标;

🔹 高维遥感数据的稳健清理策略;

🔹 融合异构遥感数据源的挑战与解决方案;

🔹 在保障遥感质量前提下利用合成数据的方法;

🔹 地球科学人工智能生成内容(AIGC)中的数据质量问题与对策;

🔹 校正遥感中传感器误差和环境干扰;

🔹 精准农业遥感数据质量问题的实际应用解决方案;

🔹 环境监测遥感数据质量问题的实际应用解决方案;

🔹 案例研究:数据质量对遥感人工智能模型性能的影响等。


关键时间

投稿系统开启:2025年2月25日

投稿系统关闭:2025年11月30日


版面费(APC)

本期刊为开源期刊(OA),所有录用出版的文章均需要支付$1,800 USD稿件处理费。 


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 (图源:期刊官网)


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