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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 Telecomunica??es, 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。稿件领域根据Web of Science可知，《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》的稿件来源主要是以下研究领域：

（数据来源：Web of Science）影响因子《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》于2009年收获影响因子（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）征稿方向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；?? 高维遥感数据的稳健清理策略；?? 融合异构遥感数据源的挑战与解决方案；?? 在保障遥感质量前提下利用合成数据的方法；?? 地球科学人工智能生成内容（AIGC）中的数据质量问题与对策；?? 校正遥感中传感器误差和环境干扰；?? 精准农业遥感数据质量问题的实际应用解决方案；?? 环境监测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。关键时间投稿系统开启：2025年2月25日投稿系统关闭：2025年11月30日版面费（APC）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。 

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