### 2024 Remote Sensing 投稿模板解析与应用指南 #### 一、论文类型与基本信息 在提交论文之前,首先需要明确所撰写的论文类型,这可能包括但不限于文章(Article)、综述(Review)、通讯(Communication)等。每种类型的论文都有其特定的要求与格式规范。例如,一篇综述性文章可能会更加注重文献的回顾与总结,而研究型文章则侧重于新发现与方法论。 #### 二、标题 标题是论文的灵魂,它不仅需要简洁明了地反映论文的主题内容,还需要吸引读者的注意。一个好的标题应该能够概括研究的核心内容,并尽可能地吸引潜在读者的兴趣。例如,“利用高分辨率遥感技术监测森林变化的研究”,这样的标题既明确了研究对象(高分辨率遥感技术),也指出了具体应用场景(监测森林变化)。 #### 三、作者信息 作者信息部分主要包括所有作者的名字、隶属机构及其联系方式。每位作者都应该有明确的归属单位,如果是多个单位合作完成的研究,则需要按照贡献大小进行排序。此外,通常会指定一名通讯作者,负责论文发表过程中的所有通信事宜。 #### 四、摘要与关键词 **摘要**:摘要是论文内容的高度浓缩,通常不超过200字。为了更好地展示研究成果,建议采用结构化的摘要形式,包括背景、方法、结果和结论四个部分。这种形式可以帮助读者快速理解研究的主要目的、研究方法、关键发现以及最终结论。 1. **背景**:简要介绍研究背景及目的。 2. **方法**:概述所采用的研究方法或实验设计。 3. **结果**:总结研究的主要发现。 4. **结论**:提出主要结论或解释。 **关键词**:关键词是用于索引和检索的重要工具,选择恰当的关键词对于提高论文的可见度至关重要。一般情况下,每个论文应包含3到10个关键词,这些关键词应紧密相关于论文内容,同时又具有一定的普遍性。 #### 五、使用模板指南 1. **了解模板结构**:模板详细列出了可以使用的各个部分,包括引言、材料与方法、结果与讨论等。值得注意的是,模板中的每一部分都对应了一种特定的样式,在Word文档中可以通过“样式”菜单找到并应用。 2. **非强制性部分**:某些部分如案例分析、补充材料等并非必须包含在内,作者可以根据实际需要灵活处理。 3. **联系编辑部**:如果在撰写过程中遇到任何疑问,可以随时联系期刊的编辑部或通过电子邮件咨询技术支持。 #### 六、引言 引言部分的作用是将研究置于更广泛的背景下,并解释为何这项研究是重要的。作者需要简要概述研究领域的历史背景和发展趋势,同时强调本研究的意义所在。引言不仅要吸引读者的兴趣,还要为后续的内容提供必要的背景信息,使读者能够更好地理解研究的目的和价值。 ### 总结 通过以上分析可以看出,《2024 Remote Sensing 投稿模板》为作者提供了详细的指导,从论文的基本信息到各部分内容的具体要求,帮助作者顺利完成投稿准备。正确理解和运用这些指导原则,不仅有助于提高论文的质量,还能有效提升论文被接受的机会。希望每位作者都能够根据这份模板精心准备自己的稿件,为遥感领域的学术交流做出贡献。
2024-09-04 15:27:04 130KB 论文投稿 remotesensing
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Remote Sensing期刊2024最新模板(持续更新)
2024-09-04 15:15:43 130KB 写作模板
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RS Downloader提供对卫星图像数据池的访问。 通过Web界面,用户可以搜索和下载指定的卫星图像。 该版本是一个Alpha版本,运行稳定时,目前仅从NASA LP DAAC数据池中检索产品(请参阅https://lpdaac.usgs.gov/data_access/data_pool)。 其他版本将包括更新的解析器和空间选择UI,以访问其他可用源。
2024-06-21 17:28:05 6.28MB 开源软件
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《Journal of Applied Remote Sensing》期刊投稿模板 Latex格式
2023-11-05 18:47:03 607KB Latex
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激光雷达经典著作,所有章节。
2023-11-05 11:43:14 8.08MB Lidar
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我是武汉大学遥感信息工程大二学生,找到的一篇英文原版论文。论述了深度学习在遥感领域的应用。觉得此文对遥感专业,且对深度学习感兴趣的同学有一定指导意义。
2023-09-25 08:19:30 9.85MB 遥感 深度学习
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研究遥感和GIS不确定性方面的经典论文集,非常适合相关研究人员参考
2023-01-15 20:44:25 6.25MB Uncertainty Remote Sensing GIS
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DOTA-DOAI 抽象的 这个repo是我们团队参加DOTA相关比赛的代码库,包括旋转和水平检测。 我们主要使用基于的两阶段检测器,由和完成。 我们还推荐了一个基于张量流的,由领导。 表现 DOTA1.0(任务1) 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN ResNet152_v1d (600,800,1024)->MS DOTA1.0 trainval DOTA1.0测试 78.99 全部 2x 是的 2X GeForce RTX 2080 Ti 1 cfgs_dota1.0_res152_v1.py DOTA1.0(任务2) 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN(内存消耗) ResNet152_v1
2023-01-14 17:25:35 15.25MB remote-sensing aerial-imagery object-detection dota
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matlab精度检验代码1.网络 审查: 很棒的项目 cosmiq Radiant MLHub开放库,用于地球观测机器学习。 [] 2.图像分类 数据集 每班图片 场景类 图片总数 空间分辨率(m) 图片大小 年 UC Merced土地使用 100 21岁 2100 0.3 256×256 2010年 WHU-RS19 〜50 19 1005 最高0.5 600×600 2010年 RSSCN7 400 7 2800 -- 400×400 2015年 RSC11 〜100 11 1232 0.2 512×512 2016年 西里湖 200 12 2400 2个 200×200 2016年 援助 200〜400 30 10000 0.5〜0.8 600×600 2017年 欧洲卫星 2000 2500 3000 10 27000 -- 64×64 2017年 NWPU-RESISC45 700 45 31500 〜30至0.2 256×256 2017年 模式网 800 38 30400 0.062〜4.693 256×256 2017年 RSI-CB RSI-CB128(〜800) R
2022-10-29 17:57:27 37KB 系统开源
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python code to read and process remote sensing data
2022-05-06 15:01:35 3.61MB remote sensi
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