在城市规模扩大、城市夜间光照复杂多变的背景下,遥感与实测技术在城市夜间光环境研究中都具有一定的局限性。实测技术的数据精准,但受仪器数量、测区可达性的限制,研究范围有限;遥测技术的数据虽具有大尺度、高精度的特点,但早期遥感数据空间分辨率较低,并且数据缺少光度量定标。本研究使用城市典型街道的夜间光环境遥测、实测数据,探究Luojia高精度夜光遥感数据与多空间、多参数地面实测数据之间的关系,并建立具备遥测、实测优点的地面夜间光环境反演机制。为大尺度、高精度的城市夜间光环境研究提供研究方法与数据支撑。本文的主要工作及成果如下:（1）基于遥感观测的大连市夜间光环境时空演变及现状研究使用DMSP、VIIRS长时间序列夜光数据,从演变、现状两个维度定位大连市在中国36个重点城市中的夜间光环境水平。以多种卫星数据的对比,确立Luojia高分辨率辐射亮度数据在街道尺度研究中应用的可行性,并使用Luojia数据对大连市进行街道尺度夜间光环境分区研究,定位4个大连市夜间光环境典型街区。（2）基于典型街区地面实测的反演参量提取结合遥感数据的采集特点构建地面实测方法。以4个街区、3个空间视角、3种光环境参数的2.6万条地面测量数据,在GIS中构建地面数据库。以各光环境参数、各视窗实测数据的数值关系对比,确立水平视窗为地面夜间光环境反演研究的目标视窗。（3）基于遥测与实测关联的城市夜间光环境反演方法构建对比Luojia夜光辐射亮度数据与9组地面不同视窗、不同光环境参数实测数据的关联性。选取相关程度较高的水平视窗照度实测数据与Luojia辐射亮度数据进行回归分析。以6种回归模型中RMSE最低的三次多项式模型建立地表照度的数学反演模型。反演结果不仅具备光度量定标,而且在人口数据关联性、数据精确性上都优于原始数据。（4）以城市夜间安全性照明为例的反演成果应用场景构建通过“数据关联-地图绘制-风险点捕捉-现场调研-治理方案”的流程建构反演成果在城市夜间光环境治理上的应用场景。以安全性感受（Feeling of safety）与照度的回归模型提取4个Fos等级的照度阈值,并与反演数据进行关联,绘制城市Fos风险地图,实现对风险点的精准定位。通过风险点的现场调研,分析风险点成因并提出治理方案。综上,研究利用了遥感观测、地面测量、地理空间分析、数理统计等技术手段,为大尺度、高精度的城市夜间光环境研究提供了一种新的研究方法,同时为城市夜间光环境建设与治理提供数据支撑。