从GRACE任务数据中恢复重力场受到观测噪声和动力学模型误差的影响，特别是动力学模型中混频误差的影响。我们通常采用四种方法来减少它们的影响，即经验加速度的估计（ACC方法）、KBR星间距离变率经验参数的估计（KBR方法）、采用全方差-协方差矩阵平差（COV方法）和基于时间序列模型的滤波（FILT方法）。从本质上讲，ACC和KBR方法可以归入函数模型补偿的方法，而COV和FILT方法属于随机模型补偿的方法。本文从理论角度和数值模拟...
高效的方差分量估计（VCE）对于大规模最小二乘问题中的最优数据融合具有重要意义，例如在卫星大地测量学中，我们往往采用数百万的观测数据来联合估计大量的未知参数。本文基于卫星大地测量学中的局部-全局参数划分方案，提出了一种高效的VCE算法，该算法直接适用于局部参数为单一观测组所特有的简化情况，以及局部参数为不同观测组所共享的广义情况。此外，基于随机迹估计（stochastic trace estimation）技术的蒙特卡洛VCE（MC...
同济大学卫星重力团队诚聘博士后2名同济大学测绘与地理信息学院卫星重力研究团队，围绕卫星重力反演理论与方法及卫星重力科学应用等前沿领域开展研究，立足构建卫星重力反演地球重力场理论方法体系，研制全球静态和时变重力场模型，参与我国重力卫星设计及其地球重力场反演全过程，并攻克相关核心关键技术。聚焦全球重大灾害监测，联合卫星重力等空、天、海、地多源数据监测陆地水储量变化、冰川消融、海平面上升、强地震、极端...
同济大学测绘地理信息科学高端学术讲堂计划于2023年9月28日邀请Jürgen Kusche和徐培亮老师等国际知名大地测量学家，以及波恩大学Christina Strohmenger博士做精彩的学术交流报告，欢迎各位专家学者、老师学生参加。一、主办单位同济大学测绘与地理信息学院同济大学空间信息智能感知与三深探测学科群天空地海智能测绘遥感学科创新引智基地上海市航天测绘遥感与空间探测重点实验室自然资源部现代工程测量重点实验室二、主持...
经与各与会专家商议，现将部分会议录像及对应PPT公布。下载链接：https://workdrive.zohopublic.com.cn/external/9bf1ed5b259b415231214222dcf58ae922fb35356f36601de26478e57770c1f
2023年1月7日至8日，同济大学联合山东大学与广东工业大学举办的“卫星重力反演与全球变化应用研讨会”采用线上方式顺利召开。研讨会邀请了西安测绘研究所、华中科技大学、中山大学、山东科技大学、中国航天科技创新研究院、武汉大学、地理信息工程国家重点实验室、西南交通大学、西南石油大学、中国科学院大学、清华大学、中国科学院精密测量科学与技术创新研究院、首都师范大学、南方科技大学、中国地质大学（北京/武汉）、中...
