MDPI 期刊推荐 | 走近遥感技术工程领域高质量期刊——Remote Sensing
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期刊介绍
Remote Sensing (ISSN 2072–4292) 创刊于2009年，期刊下设17个专题，专题由相应领域的专家担任执行主编，并有来自领域内的资深学者担任编委，负责把控所发表文章的质量以及专题的整体发展方向。
Remote Sensing 是一个国际化、经同行评审的开放性期刊。发表的原创理论性和实验性研究成果涉及遥感技术科学及应用相关的各个主题和方面。我们鼓励研究者们尽可能将其实验及理论研究成果表述得详尽和具体。对于理论论文，作者必须提供所有证明细节，以便推导结果可以被检验；对于实验论文，则要提供实验具体过程，以便实验数据及结果可以被重复。除此之外，有关计算、实验程序等全部细节的电子文件或软件，可以作为“补充材料”与出版物一起发表。
根据2021年6月最新发布的Journal Citation Reports (JCR)，Remote Sensing 期刊2020年影响因子为4.848。期刊影响因子由最初的2.101逐年增长到今年的4.848，这为Remote Sensing 进一步发展奠定了良好的基础。
02
期刊研究领域
本期刊覆盖了遥感技术科学及应用相关的各个主题和方面的研究，所涉及的领域包含但不限于大气、森林、城市、地貌、水文、环境、海洋以及生态等。
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外部合作信息
日本遥感学会 (The Remote Sensing Society of Japan, RSSJ) 成立于1981年，目的是在遥感研究方面进行联络和合作，为其科学技术的发展和普及作出贡献。RSSJ的活动涵盖领域广泛，如环境监测、天气、海洋、生态、地理、测量、地质、防灾、资源勘探、农业和林业、渔业、土木工程、建筑、空间开发和行政管理等。近年来，Himawari的高观测频率天气观测，Landsat等免费提供的卫星数据的增加，以及无人机的广泛应用，使遥感成为越来越熟悉的技术和学科。
日本摄影测量和遥感学会 (The Japan Society of Photogrammetry and Remote Sensing, JSPRS) 成立于1962年，是一个非政府专业组织，致力于发展合作以促进摄影测量和遥感及其应用。
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期刊编委团队
Remote Sensing 期刊编委团队是期刊质量的把关者。
Remote Sensing 期刊编委团队目前有1位主编，16位专题主编及850多位来自世界各地的相关研究领域的专家、教授组成。
投稿至Remote Sensing 期刊的文章在经过内部编辑初筛后，会派送给相应领域的外编进行初审，由外编判断投稿是否进行同行评审或需要进一步修改。
文章经过同行评审后，外编会结合审稿人的意见，对文章是否被录用，给出最终决定。
所有评审环节，会确保作者、审稿人、外编三方之间没有任何利益冲突。
期刊主编
Dr. Prasad S. Thenkabail
美国地质调查局
Dr. Prasad S. Thenkabail 任职于美国地质调查局 (USGS) Research Geographer-15，是世界公认的遥感科学专家，在该领域持续了30多年，并做出了多项重大贡献。他专注于植被高光谱遥感领域以及全球农田及其水资源用于粮食安全的领域，并在该领域发表了140多篇同行评审的科学出版物，其中大部分发表在主要的国际期刊上。
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05
高引文章
No.1
Estimating Satellite-Derived Bathymetry (SDB) with the Google Earth Engine and Sentinel-2
通过谷歌地球引擎和哨兵2号估算卫星测深 (SDB)
Dimosthenis Traganos et al.
https://doi.org/10.3390/rs10060859
本研究方法工作流程。
水深测绘是了解不断受到人为压力但蕴含丰富生物多样性的沿海边缘地区的物理、经济和生态过程的基础。本文将谷歌地球引擎 (GEE) 的地理空间平台的云计算的最新进展与开放Sentinel-2 档案的光学遥感技术相结合，获得低成本的原位收集数据，以开发一个用于估计卫星测深 (SDB) 的经验预处理工作流程。该工作流程通过采用广泛使用且完善的算法 (包括云、大气和太阳闪光校正、图像合成和辐射归一化) 来解决训练前图像内和图像间的干扰，以验证位于地中海东部海域的爱琴海的三个地点的四种SDB算法。实验结果表明准确度的提高凸显了在空间上独立的校准和验证数据集下辐射归一化的重要性。空间误差图显示对低反射率和极浅海床的过度预测，以及对高反射率 (<6 m) 和光学深底 (>17 m) 的预测不足。
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No.2
UAV-Based High Throughput Phenotyping in Citrus Utilizing Multispectral Imaging and Artificial Intelligence
利用多光谱成像和人工智能进行基于无人机的柑橘高通量表型分析
Yiannis Ampatzidis and Victor Partel
https://doi.org/10.3390/rs11040410
比例为0.5 (蓝色) 到1.0 (红色) 的单个树木的NDVI图。
传统的植物育种评估方法费时、费力、费钱，而准确和快速的表型性状数据采集和分析可以改善基因组选择并加速栽培品种的开发。因此本文利用小型无人驾驶飞行器 (UAV)、多光谱成像和深度学习卷积神经网络开发了一种数据采集和图像处理技术，以评估柑橘类作物的表型特征。这种利用人工智能和机器学习的低成本和自动化的高通量表型技术完成了四个功能：探测、计数和地理定位树木和树木间隙；根据树冠大小对树木进行分类；开发单个树木健康指数以及评估柑橘品种和砧木。通过实验表明这种基于无人机的技术为评估柑橘品种和砧木的表型特征提供了一种一致的、更直接的、具有成本效益和快速的方法。
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No.3
Copernicus Global Land Cover Layers—Collection 2
哥白尼全球土地覆盖层—集合2
Marcel Buchhorn et al.
https://doi.org/10.3390/rs12061044
哥白尼全球土地覆盖层—集合2。
2019年5月，哥白尼全球土地覆盖层集合2正式发布。在100米分辨率的全球离散土地覆盖图一旁提供了一组覆盖率图层，该图层描述了一个像素中主要土地覆盖类型的百分比。这种额外的连续分类方案比标准的离散分类方案更能代表异质土地覆盖的区域。总的来说，集合2提供了20个可根据特定的用户需求或应用（如森林监测、作物监测、生物多样性和保护、气候建模等）进行土地覆盖图定制的图层。然而，集合2不仅仅是全球范围内的优化，还包括地图质量上的重大改进，其总体精度达到了大约80%或更高。本文概述了导致精度提高的土地覆盖图制作过程中的主要变化，包括在网格和坐标系统中与Sentinel 2卫星系统保持一致，改进指标提取，增加更好的辅助数据，改进生物群落的划分，以及加强专家规则。本文除了方法上的改进，还概述了可以找到不同资源的位置，包括产品层的访问渠道以及详细的同行评审产品文档。
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特刊推荐
Recent Advances in Cryospheric Sciences
Guest Editors: Davide Fugazza, Roberto Sergio Azzoni, Antonella Senese and Giovanni Baccolo
Submission Deadline: 31 December 2021
BDS/GNSS for Earth Observation
Guest Editors: Shuanggen Jin and Gino Dardanelli
Submission Deadline: 1 March 2022
Bridge Monitoring Using Remote Sensors
Guest Editors: Fabio Remondino, Bijan Samali, Maria Rashidi and Masoud Mohammadi
Submission Deadline:31 December 2021
Remote Sensing 期刊介绍
主编：Prasad S. Thenkabail, USGS Western Geographic Science Center (WGSC), USA
期刊范围涵盖遥感科学所有领域，从传感器的设计、验证和校准，到遥感在地球科学、环境生态、城市建筑等各方面的广泛应用。期刊于今年6月收获了新的IF: 4.848，并于今年被三个新的Category收录：
Geosciences, Multidisciplinary (Q1);
Environmental Sciences (Q2);
Imaging Science&Photographic Technology (Q2).
2020 Impact Factor | 4.848 |
2020 CiteScore | 6.6 |
MPT | 40 |
APT | 42.65 |
*MPT: Median Publication Time; APT: Average Publication Time
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