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，入选中国科学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。
根据Web of Science可知，《
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。
（数据来源：Web of Science）
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；
🔹 融合异构遥感数据源的挑战与解决方案；
🔹 地球科学人工智能生成内容（AIGC）中的数据质量问题与对策；
🔹 精准农业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。
投稿系统开启：2025年2月25日
版面费（APC）
<p style=\".\"text-wrap-mode:\">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。
（图源：期刊官网）
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