城市功能区描述了城市内一定区域中的人类活动情况,其制图是城市研究与调查的基础,可为城市扩张与重建研究、城市环境理解、城市居民健康调查提供重要信息。当前的城市功能区制图方法通常利用高空间分辨率可见光遥感影像的视觉特征,这些特征大部分描述了城市结构的二维属性,如纹理、景观等。然而,城市功能区是一个社会经济概念,因此它的解译应当同时考虑城市视觉特征与人类活动两方面的内容。遥感的多视角影像可以提供城市的三维景观,而另一方面,高分辨率的夜间灯光影像是人类活动的独特标志。这两方面非常适合综合描述城市功能区的内容特点。然而,现有的城市功能区分类研究,几乎没有考虑多视角遥感影像和高分辨率夜间灯光影像,即两者在城市功能区分类任务中的效果未被充分探索。因此,本研究提出了一种基于昼夜融合方式,即:融合日间多视角光学影像与高分辨率夜间灯光影像,实现城市功能区分类。具体地,资源三号的多光谱与多视角光学影像（前中后三视,分辨率2.1米）提供日间光谱与多视角特征,而夜间灯光特征则来自吉林一号夜间灯光影像（分辨率0.92米）。特别地,针对高分辨率夜间灯光的特性,本研究提出了建筑物增强的夜间灯光指数（Building Enhanced Nighttime light Index,BENI）,来提升夜间灯光的城市功能区解译能力。本研究以两个中国的特大城市,北京和武汉,作为研究区,进行融合高分辨率资源三号多视角和吉林一号夜间灯光信息的城市功能区分类实验。结果表明:1)相比于仅使用多光谱影像,多视角影像的加入在北京和武汉分别带来5.3%和2.2%的总体精度（Overall Accuracy,OA）增益。2)在多光谱和多视角影像的基础上,夜间灯光影像的加入带来的总体精度增益为:北京6.1%和武汉1.5%,并达到北京89.6%和武汉85.2%的分类OA。特别地,夜间灯光特征对于商业区的识别具有很好的效果,其精度提升在北京和武汉分别有23.8%和10.2%。特征贡献度表明,昼夜特征融合中,光谱特征与多视角特征的贡献度分别是最高与次高的,而夜间灯光特征的贡献度同样不可忽视。此外,讨论与分析表明,本研究所使用的BENI指数区分城市功能区的能力优于原始的夜间灯光亮度,这种优势在理论与实际应用中都得到了证明。总体上,本研究验证了日间影像与夜间影像在城市功能区制图方面的有效性与互补性,并为昼夜遥感数据融合与城市功能区制图提供了新的视角。