高精度的人口空间分布数据是开展小尺度人口活动变化规律研究的关键数据。夜间遥感影像对于反映人类社会活动具有独特的能力,因而被广泛的应用于社会经济领域的空间数据挖掘。本研究以DMSP/OLS夜间灯光数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据、常住人口统计数据、土地利用数据为数据源,在县级尺度上建立逐步回归模型,构建川渝地区人口空间分布数据;并随机抽取研究区内500个乡镇,以常住人口统计数据为真实数据,对人口空间化结果进行精度检验。结果表明:(1)2种夜间灯光数据与人口均有较高的相关性,相关系数均在0.76以上,NPP/VIIRS夜间灯光数据与人口的相关性要高于DMSP/OLS,且受拟合模型的影响不大。(2)与人口相关性较高的土地利用类型有多种,耕地、林地对人口空间分布也有影响,在建模时不应只考虑建成区。(3)在2种夜间灯光数据分别与土地利用与土地覆被数据(Land Use/Land Cover,LUC)结合时,使用DMSP/OLS夜间灯光数据和NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的逐步回归模型的复相关系数R2分别为0.796、0.817,模型拟合率较高,而基于NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的人口空间化结果分辨率(500 m)相比DMSP/OLS提高了一倍(1 km),中心城区与周边城区人口密度变化更加自然,更符合实际人口分布情况。(4)与LUC数据结合时,使用NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的人口空间化结果精度要高于DMSP/OLS夜间灯光数据,表明NPP/VIIRS夜间灯光数据相比DMSP/OLS更适用于人口数据空间化研究。