2026年9月，MDPI期刊Wild 正式被Scopus收录。在此，衷心感谢作者对期刊的支持，感谢主编、编委、专题编辑与审稿专家的重要贡献和读者的持续关注。

截至目前，MDPI已出版547个期刊，Scopus收录377个 (查看MDPI期刊被Scopus收录列表，请点击文末“阅读全文”)。

• 期刊信息

期刊简介

Wild (ISSN 3042-4526) 创刊于2024年，是一个国际化、同行评审、开放获取的学术期刊，专注于自然系统及其表征、动态变化以及野生物种与自然环境之间的相互作用。期刊致力于及时、开放地发表野生生物学、自然生态系统、生物多样性、自然保护与恢复等领域的高质量研究。

期刊Scope

期刊历程

2024年

期刊正式上线，作为季刊发行

2026年

被Scopus收录

发文类型

原创型研究论文、综述论文、观点文章、通讯论文等。

期刊主编

Prof. Dr. Kevin Cianfaglione（Université Catholique de Lille, France）

主编寄语

“Wild 成功被Scopus收录，是期刊发展历程中的重要里程碑。这一成就源于全球作者、审稿人、编委以及所有期刊支持者的信任、支持与贡献。

Wild 致力于搭建国际化、跨学科的学术交流平台，推动野性、再野化、野生动物、自然自发演化过程及人类社会与自然之间的复杂关系等领域的研究与讨论。我们期待更多具有创新视角、研究方法和科学证据的成果加入，共同深化对生态系统、生物多样性及不断变化的自然世界的理解。

这一里程碑属于我们每一个人。让我们以此为新的起点，继续携手前行，共同推动Wild 实现更长远的学术愿景。

—— Kevin Cianfaglione

• 部分编委

Dr. Bo Jiang（Changjiang Water Resources Protection Institute, Changjiang Water Resources Commission of the Ministry of Water Resources, China）

Prof. Dr. Susan P. Bratton（Baylor University, USA）

Prof. Dr. Murray Gray（Queen Mary University of London, UK）

Dr. Eric J. Wolanski（James Cook University, Australia）

Prof. Dr. Chi-Ok Oh（Chonnam National University, Republic of Korea）

投稿优势

更高文章曝光度

除Scopus之外，Wild 目前还被DOAJ、EBSCO、J-Gate、CNKI、CNPIEC、Dimensions和Gale等数据库收录。

更快发表速度

Time to First Decision：18.2 Days

Acceptance to Publication：6.6 Days

开放获取

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作者持有版权

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Fusion-Based Approaches and Machine Learning Algorithms for Forest Monitoring: A Systematic Review

融合方法与机器学习算法在森林监测中的应用：系统综述

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文章亮点

(1) 多源数据融合与机器学习推动森林监测技术发展: 该系统综述揭示了光学影像、雷达、高光谱数据和 LiDAR 等多源遥感数据融合，以及机器学习算法在提升森林分类和地上生物量估算准确性方面的重要作用。

(2) 解析关键技术与算法，助力更精准的森林生态系统评估: 文章系统总结了森林监测中常用的数据融合方法、关键变量和机器学习算法 (如 Random Forest、Support Vector Machine 及深度学习方法)，为未来森林生态评估技术选择提供参考。

(3) 利用先进遥感技术支持可持续森林管理与保护决策: 该综述总结了当前研究进展，并指出多时相数据融合和人工智能方法在大尺度、持续性森林监测以及保护规划中的应用潜力。

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优化红外相机调查方法：南非巴维安斯克卢夫流域哺乳动物检测与多样性评估

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文章亮点

(1) 优化红外相机布设方案，提高野生动物监测效率: 该研究系统评估了相机高度、拍摄角度和朝向对哺乳动物检测效果的影响，为优化红外相机调查设计、提升生物多样性监测数据质量提供了实用指导。

(2) 揭示复杂土地利用景观中的哺乳动物多样性格局：通过长期、大规模红外相机调查，该研究记录了 34 种哺乳动物，为了解人类活动影响下复杂景观中的野生动物多样性及保护价值提供了重要基础数据。

(3) 建立科学化监测方法，助力精准野生动物保护管理：该研究综合考虑调查时间、栖息地差异和相机设置因素，为建立更加标准化、适用于不同物种和生态环境的野生动物监测方案提供了科学依据。

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融合科学与舞蹈的大象保护：一种有效的环境教育方法

Ana Raquel de Sales, Kate Elizabeth Evans and Mário J. Pereira

https://doi.org/10.3390/wild3010012

文章亮点

(1) 融合科学与艺术，探索野生动物保护教育的新模式：该研究创新性地将大象生态学知识与舞蹈艺术相结合，探索艺术表达在传播保护理念、促进公众与野生动物建立情感联系方面的潜力。

(2) 通过舞蹈呈现大象行为与保护挑战，提升公众认知：研究通过舞蹈形式展现大象生命周期、社会行为以及偷猎等生存威胁，将科学知识转化为更易理解和参与的环境教育体验，帮助青少年更深入地认识大象保护的重要性。

(3) 跨学科教育助力生物多样性保护行动：研究表明，将科学教育与艺术形式相结合，有助于提高知识传播效果、激发公众保护情感，并为未来生物多样性保护教育提供新的方法和思路。

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• 作者指南

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• Wild 期刊介绍

主编：Dr. Kevin Cianfaglione, Université Catholique de Lille, France

Wild (ISSN 3042-4526) 是一个国际化、经同行评审的开放性期刊。涉及与自然有关的所有方面，重点关注野生物种和群落、原始栖息地、恢复过程、自然土地、自然与人类的相互作用和感知。

Time to First Decision：18.2 Days

Acceptance to Publication：6.6 Days

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