本文根据全球变化研究国家重大科学研究计划子课题“30年来中国大尺度土地利用/覆盖时空演变特征”(2011CB952001)的需求,利用DMSP/OLS数据开展中国城镇专题信息的提取,并研究中国近30年的城镇扩展情况。城镇扩展是土地利用与覆盖变化的关键内容,对区域社会经济和生态环境的可持续发展有着直接影响。近30年来中国城镇得到快速发展,但同时也存在空间扩展失控的问题。运用遥感数据提取城镇信息能直接反应出城镇扩展的快慢、扩张方式等,研究其变化对于整体把握城镇扩展过程具有重要意义。美国军事气象卫星(Defense Meteorological Satellite Program,DMSP)搭载的传感器(Operational Linescan System,OLS)获取的全球夜间灯光数据已被证明是监测人类活动、进行城镇研究的有效数据源。本文以中国为研究区,选取适合亚洲地区使用的DMSP/OLS非辐射定标夜间平均灯光强度数据,按照“夜间灯光在遥感影像上的表征分析-夜间灯光数据相互校正-城镇形态与轮廓信息的获取-长时间序列城镇扩展分析”的技术路线,开展了中国近30年的城镇扩展研究。论文的主要研究内容和结论如下：(1)分析了城镇在夜间灯光影像上的表征,探讨了夜间灯光数据表达的城镇形态与轮廓信息特征。在夜间灯光影像上呈块状或片状分布的城镇区域与真实的城镇区域相比,存在“溢出”现象。通过由低到高调整夜间灯光数据亮度值,夜间灯光影像可以实现对城镇轮廓、形态及结构信息的表达。但对于城镇与城镇之间的道路信息并不敏感,虽然可以在影像上看出其条带状分布,但由于其像元亮度值过小且与城镇周边的溢出像元混淆,无法得到正确表达。(2)对不同时相夜间灯光数据进行相互校正。由于DMSP/OLS数据未作星上校正,导致不同年份数据间不具有可比性。本文在现有研究方法的基础上,确定了1992-2010年19年的非辐射定标夜间平均灯光强度数据的相互校正参数,并对多时相夜间灯光数据进行了相互校正。(3)基于分区SVM方法提取城镇形态与轮廓信息。考虑到中国经济发展的不均衡性对夜间灯光数据提取城镇的影响,将研究区按经济发展程度分为7大区,采用分区的方式运用SVM分类法提取城镇信息,可完整提取城镇空间形态信息,且在面积精度上具有较好的稳定性。(4)分析了近30年中国城镇的全局变化和典型城市群扩展。从全局来看,中国近30年的城镇面积呈指数型增长,且不同区域的扩展差异较大；从三大典型城市群(长江三角洲、珠江三角洲、京津冀)来看,扩展强度呈现“升高-降低-再升高”的趋势,并逐渐形成集聚形态或存在集聚趋势。城市群的城镇重心转移以长三角城市群始终往西北方向转移的趋势最为明显。此外,从城市群的相对变化可以看出,三大城市群与全国相比一直处于中国城镇发展最活跃的区域。本文针对中国近30年的城镇发展特点,建立了一套利用DMSP/OLS夜间灯光数据进行城镇信息提取及扩展研究的技术思路。对城镇在夜间灯光影像上的表征进行了探讨和研究,证明了夜间灯光影像具有提取城镇形态与轮廓信息的能力。提出采用分区SVM分类法提取城镇信息,在提取结果的空间形态和结果稳定性上能取得更优效果；并基于近30年的城镇提取结果重建了中国1981-2010年的城镇扩展空间格局,具有实际应用价值。