Call for Paper：JCR Q1，90天錄用，30天見刊！

專刊標題

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

專刊編輯

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

期刊簡介

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》（JSTARS）期刊是IEEE地球科學與遙感學會（GRSS）旗下的高影響力主題期刊，致力于推動遙感技術在地球系統科學中的前沿應用與跨學科融合。作為對旗艦期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》的有機延伸，JSTARS聚焦三大核心方向：

1、戰略性主題深度

每期圍繞單一突破性領域（如合成孔徑雷達干涉測量、高光譜環境監測、城市熱島建模）組織專刊，發表方法創新與大規模應用驗證研究。

2、產學研協同創新

涵蓋衛星數據解譯、無人機遙感、人工智能驅動的地表分類等關鍵技術，強化學術界與產業界的解決方案對接。

3、全球可持續發展支撐

優先刊發氣候變化評估、災害應急響應、農業精準管理等領域的高影響力成果，為SDGs目標提供數據科學支持。

期刊最新影響因子為4.715（2023 JCR Q1），平均審稿周期42天，入選中國科院遙感科學與技術領域Top期刊。作者可通過IEEE Author Portal提交稿件，適用開放獲取（APC: $2,350）或傳統訂閱模式。

稿件領域

根據Web of Science可知，《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》的稿件來源主要是以下研究領域：

（數據來源：Web of Science）

影響因子

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》于2009年首次收獲影響因子（IF），之后幾年IF便呈現增長的趨勢，在2022-2023年度升高到5.5分，表明這本期刊在領域內的影響力非常高，專業性強，也備受領域內學者認可。

（數據來源：Web of Science）

征稿方向

針對人工智能驅動的遙感應用中對數據質量的迫切討論需求，本專刊致力于深入探討并解決相關問題。我們匯聚了新穎研究、案例分析和理論進展，旨在推動遙感數據質量評估與管理的創新實踐，從而支持更精準、更可靠的人工智能應用。

本專刊將為研究人員、工程師和決策者提供寶貴資源，助力他們優化遙感數據質量，提升地球科學領域人工智能分析的信賴度。涵蓋的主題包括但不限于：

• 人工智能驅動的遙感應用中的數據質量評估與指標；
• 高維遙感數據的穩健清理策略；
• 融合異構遙感數據源的挑戰與解決方案；
• 在保障遙感質量前提下利用合成數據的方法；
• 地球科學人工智能生成內容（AIGC）中的數據質量問題與對策；
• 校正遙感中傳感器誤差和環境干擾；
• 精準農業遙感數據質量問題的實際應用解決方案；
• 環境監測遙感數據質量問題的實際應用解決方案；
• 案例研究：數據質量對遙感人工智能模型性能的影響等；

關鍵時間

投稿系統開啟：2025年2月25日

投稿系統關閉：2025年11月30日

版面費（APC）

本期刊為開源期刊（OA），所有錄用出版的文章均需要支付$1,800 USD稿件處理費。

（圖源：期刊官網）

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