国内生产总值(GDP)作为衡量国家经济状况的最佳指标,同时也是区域规划和发展、资源环境保护和可持续发展的重要指标之一。经济统计数据一般以行政单元为主,内部分布存在均质化。GDP空间化将统计型数据展布到一定尺寸的地理格网上,从而构建较高分辨率的空间数据库,可以弥补统计数据的制约,满足研究的需要,便于与生态环境背景数据等自然要素数据联合应用。　　 在总结分析国内外GDP空间化遥感监测已有的理论成果、技术和方法的基础上,结合土地利用数据和夜间灯光数据(DMSP/OLS)进行GDP统计数据的空间化,一是避免了仅使用夜间灯光数据作为单一数据源所存在的分辨率低、探测值饱和、灯光溢出等问题,二是保留了土地利用类型建模的高精度结果,三是引入夜间灯光数据优化控制土地利用类型的GDP密度分布。从而在反映GDP空间分布宏观特征的同时,可以更精确地描述统计单元内部存在的GDP差异。　　 由于中国东西发展不平衡,不同区域之间的经济发展水平差异较大,因此,研究二级体系构建GDP空间化模型的分区方法。经过探讨和验证,一级分区采用国务院发展研究中心提出的把中国分为八大综合经济区域的新的区域划分设想,二级分区引入第一产业比例、第二产业比例、第三产业比例、归一化的人均GDP作为聚类要素,将产业结构相似,经济总值差异不大的样本划分为一个二级区。针对每个二级区构建相应的GDP空间化模型。　　 GDP空间化模型由两部分组成。一部分是基于土地利用遥感监测数据类型的分产业空间化模型,第一产业空间化模型采用“耕地”、“林地”、“草地”、“水域”的二级土地类型分别对应农业、林业、牧业、渔业的产值,采用“农村居民点”表达副业的产值;第二产业空间化模型引入“城乡工矿居民地”的3种二级土地类型作为变量;第三产业同样采用“城乡工矿居民地”的3种二级土地类型建模。另一部分是在土地利用建模得到的GDP空间化结果的基础上,利用夜间灯光数据进行优化控制,即依据不同格网中的灯光强度重新分配GDP,从而得到土地利用数据与夜间灯光数据的协同贡献的GDP空间化结果。为解决两种遥感数据协同中的贡献大小问题,基于夜间灯光优化GDP空间化模型,结合夜间灯光的特点,采用全国2375个县级统计数据开展GDP空间化精度验证,获得每个区域的最优夜间灯光优化控制参数。　　 利用构建的GDP空间化优化模型开展2005年、2008年、2009年GDP空间化,得到我国“十一五”期间全国GDP密度分布结果。按照全国、八大综合经济区、三大优化开发区等不同层次区域,分析了GDP的时间演化和空间分布特征,并初步探讨空间分布和演变原因。　　 综上所述,本文提出了一种夜间灯光数据优化控制的基于土地利用遥感监测数据的GDP空间分布的研究方法,并尝试为该方法提供可靠的依据和合理的优化。实验结果表明该方法可获得高精度的GDP密度空间分布状况,其结果可作为社会经济发展、城市规划的重要参考指标,进一步为社会经济的未来发展方向提供参考和支持。