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Cloud removal using scattering model and evaluation via semi-realistic simulation
Guo, Yi Taylor & Francis 2023 p.2799-2825
Mapping tea plantation area using phenology algorithm, time-series Sentinel-2 and Landsat images
Xia, Haoming Taylor & Francis 2023 p.2826-2846
Dynamic kernel network for hyperspectral image classification
Ahamed, Md. Hafiz Taylor & Francis 2023 p.2847-2866
Wang, Shuai Taylor & Francis 2023 p.2867-2884
Ticehurst, Catherine Taylor & Francis 2023 p.2912-2935
Chen, Yixuan Taylor & Francis 2023 p.2936-2958
Zhang, Yuping Taylor & Francis 2023 p.2959-2981
Queißer, Manuel Taylor & Francis 2023 p.2982-3004
Park, Soon-Yong Taylor & Francis 2023 p.3005-3030
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
Scopus 데이터의 인용정보를 활용하여 산출되며, Scopus에 등재되지 않은 OA 저널평가에도 유용합니다.