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測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào)雜志

評(píng)價(jià)信息:

影響因子:0.7

總被引頻次: 902

測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào)雜志 省級(jí)期刊

Journal of Geomatics Science and Technology
主要欄目:

大地測(cè)量學(xué)與導(dǎo)航攝影測(cè)量與遙感地圖制圖學(xué)與地理信息工程

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測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào)雜志簡(jiǎn)介預(yù)計(jì)審稿時(shí)間:1-3個(gè)月

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a.每篇文章都需要有投稿作者和通訊作者,可以由同一人擔(dān)任。如果是學(xué)生,通訊作者應(yīng)該是指導(dǎo)教師。

b.關(guān)鍵詞:體現(xiàn)文章主要內(nèi)容的術(shù)語(yǔ)詞,每篇3-5個(gè)為宜。

c.來(lái)稿務(wù)必立論正確,論證嚴(yán)謹(jǐn),論據(jù)充分,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確,語(yǔ)言通順,文字流暢,標(biāo)點(diǎn)符號(hào)正確;特別應(yīng)具有創(chuàng)新性、學(xué)術(shù)性和前沿性。

d.基金資助項(xiàng)目的標(biāo)注請(qǐng)放在首頁(yè)地腳(名稱及項(xiàng)目編號(hào))。

e.參考文獻(xiàn)應(yīng)保持在5條及以上。參考文獻(xiàn)中的作者為l~3位時(shí)應(yīng)全部列出,多于3位時(shí)只寫前3位,后面加“,等”即可;多位作者之間用逗號(hào)“,”隔開(kāi),參考文獻(xiàn)的著錄項(xiàng)目要齊全,順序要規(guī)范。

雜志簡(jiǎn)介:

測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào)(雙月刊)知識(shí)豐富,內(nèi)容廣泛,貼近大眾,自1984年創(chuàng)刊以來(lái)廣受好評(píng),注重視角的宏觀性、全局性和指導(dǎo)性,在業(yè)界形成了一定影響和良好口碑。

測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào)主要刊登測(cè)繪學(xué)科及其相關(guān)學(xué)科的下列學(xué)術(shù)論文:有創(chuàng)見(jiàn)性的理論研究和有實(shí)用價(jià)值的應(yīng)用研究方面的學(xué)術(shù)論文;重大科研攻關(guān)項(xiàng)目和重大工程項(xiàng)目的成果介紹性論文;有關(guān)測(cè)繪學(xué)科研究進(jìn)展及其發(fā)展方向的綜合評(píng)述論文。

測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào)歷史收錄

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

被引次數(shù)和發(fā)文量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

雜志被引次數(shù)

雜志發(fā)文量

年度被引次數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

本刊文章見(jiàn)刊的年份

2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003

在2012年的被引次數(shù)

8 46 54 73 55 80 87 32 36 36

被本刊自己引用的次數(shù)

4 12 9 9 9 10 13 1 2 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0119 0.0804 0.1607 0.2693 0.3512 0.4702 0.5997 0.6473 0.7009 0.7545

本刊文章見(jiàn)刊的年份

2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004

在2013年的被引次數(shù)

12 54 71 54 58 68 69 96 38 47

被本刊自己引用的次數(shù)

6 16 16 12 9 9 7 14 2 4

被引次數(shù)的累積百分比

0.0151 0.0828 0.1719 0.2396 0.3124 0.3977 0.4843 0.6048 0.6524 0.7114

本刊文章見(jiàn)刊的年份

2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005

在2014年的被引次數(shù)

4 69 74 72 60 54 58 53 81 40

被本刊自己引用的次數(shù)

1 28 30 19 17 6 16 11 11 4

被引次數(shù)的累積百分比

0.0054 0.098 0.1973 0.294 0.3745 0.447 0.5248 0.596 0.7047 0.7584

本刊文章見(jiàn)刊的年份

2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006

在2015年的被引次數(shù)

1 59 88 80 64 62 48 58 61 77

被本刊自己引用的次數(shù)

1 21 27 16 15 13 8 14 9 12

被引次數(shù)的累積百分比

0.0013 0.0758 0.1869 0.2879 0.3687 0.447 0.5076 0.5808 0.6578 0.7551

本刊文章見(jiàn)刊的年份

2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007

在2016年的被引次數(shù)

1 53 123 120 83 74 50 60 58 41

被本刊自己引用的次數(shù)

1 17 26 21 11 10 7 12 10 8

被引次數(shù)的累積百分比

0.0011 0.0598 0.196 0.3289 0.4208 0.5028 0.5581 0.6246 0.6888 0.7342

本刊文章見(jiàn)刊的年份

2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

在2017年的被引次數(shù)

3 92 103 142 99 79 55 43 69 50

被本刊自己引用的次數(shù)

1 29 26 25 17 9 12 10 9 7

被引次數(shù)的累積百分比

0.003 0.095 0.198 0.34 0.439 0.518 0.573 0.616 0.685 0.735

本刊文章見(jiàn)刊的年份

2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009

在2018年的被引次數(shù)

5 70 96 117 126 106 80 62 43 39

被本刊自己引用的次數(shù)

5 27 20 20 20 16 9 14 9 4

被引次數(shù)的累積百分比

0.0049 0.0738 0.1683 0.2835 0.4075 0.5118 0.5906 0.6516 0.6939 0.7323

本刊文章見(jiàn)刊的年份

2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010

在2019年的被引次數(shù)

6 58 107 108 97 85 81 55 40 36

被本刊自己引用的次數(shù)

4 32 29 19 16 11 13 3 0 4

被引次數(shù)的累積百分比

0.0065 0.069 0.1843 0.3006 0.4052 0.4968 0.5841 0.6433 0.6864 0.7252

本刊文章見(jiàn)刊的年份

2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011

在2020年的被引次數(shù)

8 66 100 123 97 82 91 43 44 39

被本刊自己引用的次數(shù)

7 21 23 7 18 8 8 3 4 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0087 0.0806 0.1895 0.3235 0.4292 0.5185 0.6176 0.6645 0.7124 0.7549

本刊文章見(jiàn)刊的年份

2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012

在2021年的被引次數(shù)

10 47 164 121 82 91 62 58 49 32

被本刊自己引用的次數(shù)

4 11 23 9 11 12 8 6 6 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0107 0.061 0.2364 0.3658 0.4535 0.5508 0.6171 0.6791 0.7316 0.7658

文章摘錄

多特征值分析的重力輔助導(dǎo)航適配區(qū)選擇方法

一種基于極大曲率的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)地形特征提取方法

一種基于機(jī)載LiDAR點(diǎn)云電力線自動(dòng)提取方法

融合地物類別信息的NDVI尺度轉(zhuǎn)換模型構(gòu)建及MOD13 Q1產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)

端元之間最大距離和約束的NMF混合像元分解方法

結(jié)合粒子群尋優(yōu)的混合核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類模型

利用慢特征分析進(jìn)行多尺度融合的高分辨率影像變化檢測(cè)

構(gòu)架航線對(duì)低空無(wú)人機(jī)影像定位精度影響

問(wèn)題答疑

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