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《武汉大学学报》分人文科学版、哲学社会科学版、理学版、工学版、信息科学版、医学版、英文版七个版本。目前好像不是每个版本都被EI收录了，理学版、工学版、信息科学版应该都有收录，其它几个版本都不确定
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是的，了解更多核心期刊——君子期刊论文网刊名： 武汉大学学报(人文科学版)Wuhan University Journal(Humanity Sciences)主办： 武汉大学周期： 双月出版地：湖北省武汉市语种： 中文;开本： 大16开ISSN： 1671-881XCN： 42-1662/C邮发代号：38-340复合影响因子：0.399综合影响因子：0.190历史沿革：现用刊名：武汉大学学报(人文科学版)曾用刊名：武汉大学学报(哲学社会科学版);武汉大学学报(人文社会科学版)创刊时间：1930核心期刊：中文核心期刊(2011)中文核心期刊(2008)中文核心期刊(2004)期刊荣誉：百种重点期刊社科双效期刊sxy0003真心为您解答~~和我们的团队【小学生数学团】~亲，如果你认可我的回答，请点击【采纳为满意回答】按钮~~手机提问者在客户端右上角评价点【满意】即可。~你的采纳是我前进的动力~~【如果我做错了欢迎大家指出我的错误，毕竟我不是万能的】~如还有新的问题，请好评和采纳后重新另外起一题向我求助，答题不易，敬请谅解~~O(∩_∩)O，记得好评和采纳，互相帮助祝共同进步！
《武汉大学学报（人文科学版）》是由中国国家教育部主管、武汉大学主办、武汉大学人文社会科学研究院负责出版的人文科学类综合性学术期刊，由1930年创刊的《国立武汉大学文哲季刊》发展而来，已有近80年的发展历史。今天的《武汉大学学报（人文科学版）》为双月刊，逢单月6日出版，128页，大16开本，向国内外公开发行。解放后，著名历史学家唐长孺教授、吴于廑教授，著名哲学家、前武汉大学校长陶德麟教授先后任《武汉大学学报（人文科学版）》主编。现任主编是著名经济学家顾海良教授，常务副主编是政治学博士、博士生导师叶娟丽教授。本刊宗旨在于贯彻“百花齐放、百家争鸣”的方针，繁荣学术事业，开展学术争鸣，促进国内外学术交流。本刊结合武汉大学的文科科研优势，主要开设有哲学、中外语言文学、历史学、新闻传播学等固定栏目，刊发的文章强调学术创见和理论深度，要求关涉学科前沿问题、热点问题，关注国家、教育部重大或重点课题研究成果，力求代表本学科的最高学术水平。《武汉大学学报（人文科学版）》的整体学术质量始终处在中国高校文科学报的前列，现为中国社会科学综合类中文核心期刊、中国人文社会科学引文数据库（CSSCI）的来源期刊和美国剑桥科学文摘《社会学》文摘的索引源刊物。2010年，再次入选“湖北十大名刊”；2002年、2006年，连续被评为“全国双十佳社科学报”、“全国三十佳社科学报”；2005年，获第三届国家期刊奖百种重点期刊奖，其专栏“马克思主义中国化”入选“教育部高校哲学社会科学名栏”； 2006年，入选“教育部高校哲学社会科学名刊工程”；2009年，获首届湖北出版政府奖期刊奖。 国家新闻出版总署收录获奖情况全国双十佳社科学报(首届）全国社科综合类核心期刊湖北省社科优秀期刊 一、作者必须在文中提供的规范数据项首页内容包括：标题、基金项目的类别和编号、摘要、关键词和正文；不要出现作者的任何个人信息（见样本）。尾页内容包括：中文标题、作者署名、作者简介（包括学校、院或系、职称、博士学位、邮编）、英文部分（包括标题、署名、通讯地址、摘要、关键词）以及具体联络方式（见样本）。 关于论文字数 每篇论文必须7500字以上，每版面1500字，即每篇论文至少5面以上；摘要200字以内，切忌写成内容简介；关键词3-5个。 关于电子文本 来稿要求一律用方正或Word排版，提供文稿的同时提供文章的电子文本。 关于数字用法 1、必须用阿拉伯数字的情况：公历年、月、日、时；中国民国纪年；日本年号纪年；记数与计量等。2、必须用汉文数字的情况：夏历；中国清代以前历史纪年；惯用语；邻近两个数字并列连用，表示概数，如：20世纪五六十年代。 关于注释和参考文献的规范（见样本） 1、注释主要用于对文章篇名、文内某一特定内容等作必要的解释或说明。注释统一放于正文末、参考文献之前。序号用带圆圈的阿拉伯数字表示，标于注释内容的右上方。2、参考文献的序号按在正文中出现的顺序排列，用数字加方括号表示，标于引文后面的右上方；参考文献的起止页码用圆括号的形式列于正文中参考文献序号之后；相同的参考文献在正文中使用同一序号。3、参考文献按序号集中列于正文后的注释之后（如果有注释的话），序号左顶格。4、参阅某一文献而在正文中没有引用具体文字资料的文献，按序号集中列于前述被具体参引的文献之后。5、关于参考文献的标注规范，共分为几大类：（1）马克思主义经典文献：如果存在不同版本，注意一定要用最新版本，且引号内的原话不得有误，如样本的参考文献[1]~[5]；（2）中文报纸：须在文中标明文章具体来自报纸的第几版，如样本中的参考文献[6]；（3）中文著作、中文期刊及外文著作的中译本：如样本中的参考文献[7]~[10]；（4）中文古文献：如样本中的参考文献[11]~[17]；（5）外文著作、外文期刊及外文报纸：如样本中的参考文献[18]~[21]；（6）中文博（硕）士学位论文：如样本中的参考文献[22]；（7）外文博（硕）士学位论文：如样本中的参考文献[23]；（8）中文档案：如样本中的参考文献[24]；（9）外文档案：如样本中的参考文献[25]；（10）国际学术会议论文：如样本中的参考文献[26]；（11）网络文献：如样本中的参考文献[27]。
大概就这样了 参考一下吧基于landsat-TM影像的专题信息提取学生姓名：XX 学号：20085080079院系：城市与环境科学学院 专业：XX指导教师：XX 职称：助教摘 要：本文以沈阳地区为研究区，利用光谱信息提取水体、植被，采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法，通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵，计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离，得到最终的分类结果。结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类，光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度。关键词：遥感影像;光谱特征;纹理特征;灰度共生矩阵;分层提取;土地利用Abstract:Based on the study of shenyang area for using spectral information extraction，water,vegetation,based on gray symbiotic matrix of the texture classification,through the TM5 band extraction graylevel co-occurrence matrix and gray,and joint matrix extraction can reflect the differences between vector-valued texture category will confuse the paddy fields,spectral information structure,separation,with residents of the final results of the classification.Results show that: the texture characteristics will be applied to image classification can distinguish the confusion of spectral spectrum and texture feature combination,the classification accuracy than pure spectral classification accuracy.Key words:remote sensing image;spectrum feature;texture feature;text gray-level co-occurrence matrix;layered extraction;land-use引言遥感图像信息专题特征的提取，需要对TM图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的[1] 。在自然资源调查中，遥感图像已成为重要的空间数据源，其中TM图像信息是进行土地利用/覆盖变化动态监测的重要依据。常规提取TM图像信息主要是利用影像的光谱分辨率进行的，难以正确区分光谱易混淆的地物，例如菜地与其他耕地类型。提取TM图像中易混淆地物信息，可以充分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信为了息来完成信息提取。纹理分析方法在许多领域都有重要的应用，吴高洪等[2]为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率，提出了一种基于小波变换进行纹理分割的方法。因此，研究地物在影像上的纹理特征，建立和充分应用基于纹理特征的地物分类及信息提取方法，将是今后研究高分辨率遥感影像信息提取的方向之一[3]。图像分析需要用到影像的灰度和纹理信息，灰度即波谱信息，是最基本的信息，纹理反映了灰度的空间变化情况，它由纹理基元按某种确定的规律或者某种统计规律排列组成。为了能用计算机进行纹理分析和形成统一的尺度，需将纹理量化，以定量反映纹理信息，形成纹理变量和纹理图像以便分析[4]。1 研究区概况苏家屯是沈阳市的九个市辖区之一，位于沈阳南部，距沈阳市中心15公里，与抚顺、本溪、辽阳三市毗邻。这里气候适宜，雨量适中，年均气温8度，年均降水量700毫米。物产丰富，蕴藏着丰富的煤石油天然气铁矿石和优质矿泉水等自然资源。苏家屯农业发达，盛产水稻、玉米，是国家确定的现代化农业示范区。本文选择数据源所选取的数据是沈阳地区2001年8月11日TM影像区的子区域。根据沈阳地区的农事历，选择10月上旬的遥感资料为宜。2光谱信息地物的光谱一般是指像素的亮度值，地表的各种地物由于物质组成和结构不同而具有独特的波谱反射和辐射特性，在图像上反映为各类地物在各波段上灰度值的差异。地物光谱响应特征是多光谱遥感影像地物识别最直接，也是最重要的解译元素。3 纹理特征纹理也是遥感影像的重要信息,它通过色调或颜色的变化表现细纹或细小的纹案，这种细纹或细小的纹案在某一确定的图像区域中以一定的规律重复出现。目标地物的纹理特征与航空相片的比例尺和太阳高度角有关。另外，它反映了影像的灰度统计信息、地物本身的结构特征和地物空间排列的关系，是进行目视判读和计算机自动解译的重要基础[5]。许多研究表明，除了原始影像光谱信息以外，加上纹理信息就可以使分析准确性和精度提高[6]。遥感图像中多为无规则纹理，一般采用统计方法进行纹理分析,目前用得较多的统计方法有共生矩阵法、分形维法和马尔可夫随机场法。所谓灰度共生矩阵是由影像灰度级之间二阶联合条件概率密度所构成的矩阵，反映了影像中任意两点间灰度的空间相关性。其方法是先依据影像的灰度级数和灰度变化情况计算出4个方向(右、下、右上和左下)任意两个灰度级相邻出现的概率矩阵，它能提供多个纹理量，可以从多个侧面描述影像的纹理特征，因而在纹理分类中得到广泛的应用[7]。4 提取方法4.1 数据预处理本文对沈阳地区遥感影像进行光学增强处理，并采用高通滤波来进行滤波处理对影像进行融合将融合后的影像进行几何校正。本文以1∶5万比例尺地形图为底图，选取均匀地分别在整幅图像内的60个控制点，采用二次多项式纠正模型建立两幅影像的对应关系。配准精度在0.3个像元以内，4.2 土地利用分类体系的确定参考国家土地利用分类体系，结合研究区土地资源的实际情况，TM影像波谱特征及其分辨率等，把研究区土地利用现状分类系统按二级进行分类，一级类型5个，分别为水体、水田、旱地、居民地、植被。4.3遥感信息提取遥感图像的某些波段往往存在异物同谱和同物异谱现象，如果把多种地物放到一起考虑，由于这些波段的加入，会使信息提取变得非常复杂，这也正是传统上基于统计特征的监督和非监督分类遇到的难题。而对地物进行分层处理，就可以充分利用各类地物在不同波段的特征，收到较好效果[8，9]。对某一地物进行提取，获得该信息层，与原图像进行逻辑与运算，做掩膜处理，从而将该地物像元从原始图像中去除，以避免它对其他地物提取的影响，从而为以后的信息提取创造了纯净的环境。4.3.1基于地物光谱模型的遥感影像分类为获得光谱知识，在原始图像上进行采样。在采样过程中考虑到同类地物颜色的差异，如水域的深浅等，每一地类进行了多个样本值的合并，得到地物的综合光谱特征值（如图1）。图1 地物光谱特征水体的提取：太阳光照射到水面少部分被反射到空中大部分被入射到水体，入射到水体的光，部分被水体吸收，部分被水中的悬浮物反射，少部分透射到水底。被水底吸收和反射。被悬浮物反射和被水体反射的辐射，部分返回水面，折回到空中。因此，遥感器所接收到的辐射就包括水面反射光，悬浮物反射光，水底反射光和天空反射光（如图2）。由于不同水体的水面性质和水体特性的不同，从而形成传感器上接收到的反射光谱就存在差异，为遥感探测水体提供了基础。在可见光范围内，水体的反射率总体比较低，不超过10%,一般为4%～5%,并随着波长的增大逐渐降低，到0.6μm处约2%～3%，过了0.75μm，水体几乎成为全吸收体。因此，在近红外的遥感影像上清澈的水体成黑色。因此在提取水体时图面上黑色部分即为水体。图2 传感器接收到的光谱植被的提取:健康植物的波谱曲线有明显的特点（如图3），在可见光的0.55μm附近有一个反射率为10%～20%的小反射峰。在0.45μm和0.65μm附近有两个明显的吸收谷。在0.7～0.8μm是一个陡坡，反射率急剧增高。在近红外波段0.8～1.3μm之间形成一个高的，反射率可达40%或更大的反射峰。在1.45μm、1.95μm和2.6～2.7μm处有三个吸收谷。它们分别受叶子色素，细胞构造，含水量等的影响。因此，在对TM影像上的植被进行提取时，要考虑以上因素。图3 健康植被的光谱特征4.3.2基于纹理信息的分类在图1中容易看到水田、旱地、居民地有很大的光谱相似度，因此需要根据纹理特征进行提取。本文用水体和植被信息分别对原始影像做掩膜，再结合纹理信息作监督分类提取居民地、水田和旱地。为了突出图像的纹理，提高对图像的解译和分析能力，在对图像进行纹理分析之前，利用ErdasImagine软件对掩膜后的影像进行了增强处理。为了进行纹理分类，首先必须提取各类的纹理特征。试验中先提取各类样本，统计各种类纹理特征，再找出最大差异的纹理量，作为分类特征量进行分类(如图4)。纹理特征的提取需考虑到窗口的大小、方向和步长。本文利用TM第5波段的纹理特征,采用了3X3大小的窗口、四个方向的均值[10]、步长为1来对纹理值(包括角二阶距、对比度、熵、相关)进行特征统计。图4 纹理样本图本文所有的纹理分析均在Matlab7.0上进行，主要目标是实现对输入遥感影像进行纹理分析，输出纹理分析的结果，以便通过使用结果，以不同的结合方式辅助分类作对比研究。从图5中我们可以看到，3种地类在ASM纹理特征量上差异最大，COR上次之，因此取用ASM、COR特征值，对3种地物加以提取。图5 3种纹理特征曲线旱田的提取:从纹理曲线中可以看出旱田的ASM量与水田、居民地有很大的差异，因此通过实验对ASM进行阈值设定来提取旱田。居民地和水田的区分:采用基于纹理特征和光谱特征相结合的方法，对居民地进行提取。水田和居民地在ASM特征量上，有着较大的差异，但仔细观察可以发现，在去除了旱田的干扰后，水田和居民地在COR特征量上也有着很大的差异。同时一些研究提出了(归一化建筑指数)[11]:NDVI=(TM 5- TM 4)/(TM 5+ TM 4)来对居民地进行提取（见表1）。从表2中可以看出，这种方法并不适合本文的研究区，但是对原始的光谱特征信息进行分析可以发现，在只存有水田和居民地的图像上，两者在TM5上的亮度值差距很大。综上所述,可以对COR和TM5的亮度值进行阈值设定提取居民地,将其与水田相分离。表1 5种地物的NDVI指数指标 水体 水田 旱地 居民地 植被NDVI 0．24271 0．218619 0．380397 0．231489 0．1663375精度评价衡量分类精度最广泛的方法是由Congalton提出的误差矩阵法(error matrix)，为了评价分类试验精度，本文采用随机抽样方法抽取400个点作正确率评价，通过对原图的目视判读结合实地考察对结果进行正确率评价，建立混淆矩阵，计算其Kappa系数(见表2)，在ERDAS监督分类中总正确率为85.4 %(见表3)，两者相比较可以看出，基于光谱和纹理特征的信息分层提取方法能够很好的对研究区影象进行分类。表2 光谱纹理信息分类精度%居民地 水田 旱地` 水体 植被居民地水田旱地水体植被总合正确率/% 8242119290.2 79921110990.8 531131112391.8 1003513794.6 1111363992.3总正确率=91.5% Kappa系数=0.87表3 EARDS监督分类精度居民地 水田 旱地` 水体 植被居民地水田旱地水体植被总合正确率/% 31232401072463357788 3974815691766136378 8111214779932872386 5 13920210674180182 702337937997总正确率=85.4 %6结语（1）试验表明，对地物进行分层处理，就可以充分利用各类地物在不同波段的特征。避免已提取地物对其他地物提取的干扰，为后续信息提取创造了纯净的环境；同时还可以有效地减少了漏分和误分，提高分类正确率。本文采用此方法对建设用地信息提取，获得较为满意的效果。（2)综合运用光谱知识、纹理信息对于仅基于遥感多光谱信息的传统分类方法，能够更有效地提取出土地利用类型信息，精度有了一定提高。（3）本文在进行纹理分析时，仅使用了单波段的影象数据，对于多波段影象数据未能充分利用； TM全色波段纹理清晰，如能加以利用，会对分类精度的提高有一定的帮助。参考文献[1] 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(Times New Roman小四不加黑)前言(宋体小三号加黑)一、政府信息公开制度概述（一级标题宋体四号字加黑）(一)政府信息公开的内涵（二级标题仿宋体小四号字加黑）1．政府信息公开（三级标题宋体小四号字）正文内容（宋体小四号不加黑）、图表说明（宋体小五号字不加黑）
rccse是Research Center for Chinese Science Evaluation的缩写 指的是武汉大学中国科学评价研究中心，像临床医学进展这种就是rccse收录的核心期刊
《武汉大学学报（医学版）》（双月刊）创刊于1958年，是以刊登基础医学和临床医学及相关学科的前瞻性科研论文为主，面向广大医学及相关学科教学、临床、科研工作者，介绍医学科研动态的综合性学术期刊，由国家教育部主管，武汉大学主办，主编黄从新教授。 该刊是全国中文核心期刊、中国科技论文统计源期刊，中国生物医学核心期刊、中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊，是中国高校优秀科技期刊、湖北省优秀期刊、湖北省医学精品期刊。您说的这个《武汉大学学报(医学版)临床医疗专集》没有查到。如果是专辑或增刊，还是不要投稿的好。因为增刊论文在评职称时一般不算数。