不透水层是指能够阻止水直接渗透到土壤中的任何自然和人工表面,主要由城市中的交通用地、广场和建筑物屋顶等组成。作为一种典型的地表覆盖组分,不透水层不仅用来衡量不同地区城市化水平的差异,也已成为衡量城市生态环境的重要指标之一。本研究以高度城市化的长江三角洲地区(简称长三角地区)为研究区域,以陆地资源卫星(Landsat OLI)和中分辨率成像光谱仪(MODIS)反射率数据为关键数据源,分别利用决策树模型、线性光谱混合模型和像元二分模型开展长三角地区不透水层提取。在此基础上,开展长三角地区不透水层总体与局部的空间分异特征及其相关性分析,并阐述不同遥感数据源及模型选择对长三角地区不透水层提取的影响及其不确定性。本研究的主要结论如下：(1) Landsat OLI影像在决策树模型与线性光谱混合模型下的长三角地区不透水层提取精度分别为0.68和0.73；MODIS反射率产品(MOD09A1)在决策树模型和像元二分模型下的提取精度分别0.62和0.60,区域内部各城市的提取精度差异明显。不透水层提取精度较高的区域主要集中在上海-苏锡常-南京以及浙江北部的杭州、嘉兴等城市。(2)长三角地区不透水层覆盖率为10.31%,存在明显的空间分异特征,总体表现为以上海-苏锡常-南京为中轴线,不透水层覆盖率往南北两侧逐级递减。从省级行政单位的不透水层分布特点来看,江苏省的不透水层总体成星状分布,浙江省不透水层则主要成条带状分布,上海市的不透水层则成同心圆状分布。(3)长三角地区不透水层覆盖率是经济、人口、区位条件及自然地理因素综合作用的结果。①.不透水层覆盖率与国内生产总值(GDP),人均GDP之间存在显著的正相关(相关系数R分别是0.88和0.81,p<0.01),表明经济发展对于城市不透水层的扩张具有重要的促进作用；②.不透水层覆盖率与城市的总人口数成线性正相关(R=0.67,p<0.05),人口数量的变化对城市土地利用模式的变化有直接影响；③.不透水层覆盖率与该城市到上海市的距离成负相关(R=-0.67,p<0.01),一定程度上反映了上海市作为长三角地区的中心城市对周边城市的辐射效应；④.长三角地区5-10m的海拔区间内不透水层覆盖率达到最大值(17.03%)。当海拔超过10m,区域不透水层面积及其占该区间内所有面积的比重逐渐降低。另外,政府决策对于城市不透水层的空间分异性亦有影响。(4)长三角地区不透水层提取的总体不确定性评价中,4种提取结果一致的像元比例为74.71%,其中灰度值为0(4种结果都为透水层)的像元占63.18%,灰度值为4的像元则占11.53%(4种结果都为不透水层)。进一步研究发现,决策树模型在Landsat OLI和MODIS影像中提取不透水层的不确定性主要来源于两种数据源在影像质量、传感器的光谱差异以及影像在镶嵌以及重采样时的精度丢失；决策树模型和线性光谱混合模型在Landsat OLI影像中不透水层提取的不确定性表明线性光谱混合模型提取的不透水层比决策树模型范围更精确,这主要是决策树模型无法获取混合像元与纯净不透水层像元在波谱曲线上的区别与联系；决策树模型和像元二分模型在MODIS影像中提取不透水层的不确定性表明在空间分辨率较低的情况下,采用像元二分模型提取不透水层时,易将不透水层附近与植被混合产生的像元误提取为不透水层。