识别城市建成区范围是研究城市空间格局变化、监测城市扩张和分析城市驱动力的关键.城市建成区范围可以依据人口普查数据、遥感影像数据、居民地数据、道路网矢量数据等来识别.随着OpenStreetMap等众包地理数据的兴起,面向道路网数据识别城市建成区的方法越来越受到关注,已被用于监测城市扩张和服务于交通规划等领域.面向道路网数据识别城市建成区的依据是：研究表明人类活动的密度分布与道路网的密度分布有关；研究还发现道路或道路交叉口的密度、街区大小都与城市规模(或大小)有关.因此,面向道路网数据识别城市城市建成区范围具有可行性.典型的识别方法有：基于格网的方法、核密度方法和基于街区的方法.本文以基于格网的方法为例,该方法首先创建覆盖道路网的规则格网；接着,统计每个格网单元内的线密度(即格网单元内的道路总长与格网大小的比值).通常而言,格网单位的线密度越大,越有可能是城市建成区.通过设置一个合适的线密度阈设置,可以自动识别出城市建成区.该方法有两个影响识别结果的重要参数：即格网大小和线密度阈值.现有研究未给出合适的参数阈值,因此本文将进行讨论.以新西兰地区的道路网数据为例,通过设置不同的参数阈值,自动识别出城市建成区,并与新西兰土地信息局提供的城市建城区参考数据进行对比,计算两者的相似性值.具体来说,本研究考虑了0.3×0.3、0.5×0.5、0.7×0.7和0.9×0.9(平方公里)的不同格网大小,以及以1为间隔,1～15(公里/平方公里)的不同线密度阈值.研究表明：适用于不同省份或城市区域的最佳阈值具有相似性或一致性.因此,本文提出通过少数子区域的参数阈值推测全局合适参数阈值的方法.