人口的飞速增长与社会、经济和环境等各个方面均息息相关，人口空间分布的精确描述对研究城市化、人口变迁以及人类活动与环境变化的相互驱动等都显得尤为重要。近几十年来，传统的人口统计方法虽然已经得到了长足的改进，但是却仍然受限于它不高的空间分辨率和极大的更新难度。随着GIS和遥感技术的发展，构建人口模型的能力得到了极大的提高。本篇论文主要是描述了一种基于GIS技术，以夜间灯光影像构建中国县级尺度上人口分布模型的研究方法。其中夜间稳定灯光影像是通过美国国防气象卫星计划线性扫描业务系统获取的，用于反演分析的人口数据源于国家发布的1993、1995、1999、2000、2001、2002和2003年的人口统计数据集。　　 本文在总结分析国内外人口遥感监测已有的理论成果、技术和方法的基础上，归纳了几种建模方法来探讨夜间灯光影像和人口密度之间的相关关系。灯光影像和人口分布首先要进行地理坐标的匹配等预处理，然后运用回归分析的方法来反演人口信息和灯光之间的相关模型，并在县级尺度上采用了多种建模方法进行分析比对。从模型拟合度的角度来看，模型的精度达到了较高水平， R2基本介于0.4和0.7之间。值得一提的是，1g(灯光平均强度)、1g(灯光面积比)和1g(加权灯光指数)与1g(人口密度)所构建的回归方程效果最好，R2达到了0.7，其主要原因是，对灯光属性和人口密度进行取对数处理的物理变换，不仅缓和了灯光影像的像元饱和问题，还拉伸了数据点的分布，使模型更合理可信。　　 考虑到中国人口密度和经济状况地区之间的极度不均衡性，为了进一步提高模型的精度。本论文还基于一些经济地理学领域常用的分区法则对中国人口分布进行了分区研究。分区后模型的拟合度得到了较大提高，特别是在那些经济状况相对均一的地区，效果尤为显著。灯光数据与人口密度预测模型的拟和度R2达到了0.8。　　 研究表明，灯光强度和人口密度的相关性在不同年份间存在明显差异，从而导致了无法从历年人口和灯光影像中直接构建出一个统一模型用于人口定量化预测。此时寻找历年模型的变化规律变得尤为关键。最终，本文确定了一个按每年的地区生产总值GDP而不断调整的系统化的通用模型，并用2003年的人口统计数据对模型的精度进行了验证。利用统计数据和预测数据分别绘制了中国人口分布图并作比对分析，发现两者的空间分布特征具有较高的一致性。　　 综上所述，本论文研究提出了一种基于DMSP/OLS数据的探测中国人口及其空间分布的研究方法，为开展中国人口的遥感监测提供了方法和技术基础。实验证明，在整个中国区域的不同年份间，仅采用一个统一的回归模型来反演灯光强度和人口密度之间的相关性，其精度会受到较大影响；分区域、按GDP水平为调整因子的遥感模型更适合于模拟这种复杂的相关性。