目前遥感影像分析与应用的主要数据处理模式是先下载数据、再预处理、信息提取、地学分析与应用和利用算法模型提取专题信息。这种模式在大尺度地学分析与应用中存在数据收集难、存储量大、处理效率低等弊端。基于Google Earth Engine(GEE)平台的海量共享遥感影像数据和强大数据存储与云计算能力,首先利用一元线性回归趋势分析法高效地处理MOD13Q1-NDVI数据,直观地分析京津冀2001至2015年植被覆盖变化情况;其次利用阈值法处理DMSP/OLS数据快速提取城镇建区,并利用变化检测法对比分析2001、2013年城镇的扩张和退化。结果表明:(1)植被变化趋势以改善为主,且改善的面积比例63%远大于退化的比例22%;植被改善的区域主要在研究区的西北部,而植被明显退化的区域主要研究区中东部(北京、天津等特大城市)。(2)2001年至2010年,京津冀的城镇区面积变化较小,有60%的区域未发生变化。而2013年比2010年减少的城镇面积为1.3万km~2,降低的幅度为5.97%。城镇未改变区域占90.45%,城镇退化区的比例(7.2%)明显高于扩张区的比例(2.3%)。该研究充分利用GEE平台,实现快速高效处理数据,解决地学问题,为相关研究提供参考。