当前,全球正在经历前所未有的大规模城市化进程。城市化是涉及土地利用、人口和社会经济活动等多要素演变的复杂多尺度时空地理过程,其中,高密度和高强度人类活动在空间上的不断扩展是城市化的直观表征。通过改变地表景观变化和土地利用方式,城市化不可避免地加剧了城市热岛,增加了人为温室气体排放和建筑能耗,对生态系统造成了不同程度的影响,由此产生一系列的生态环境问题,并可能危及公共健康;与此同时,不合理的城市化加剧了地区贫富分化和产业结构失衡的矛盾,诱发了各种社会经济问题。作为人类活动的主要集聚地,城市地区在全球变化和区域发展中无疑扮演着重要角色。快速监测和定量感知长时间序列下区域城市用地的变化和高强度人类活动的动态演变尤为迫切,这对于深入理解城市化过程及其发展规律,优化区域格局,实现资源环境可持续发展,辅助解决各类社会问题等具有重要的现实意义。多源夜光遥感数据具有覆盖范围大、存储量小、时间连续、与人类活动强度高度相关等优势,为综合感知和理解宏观尺度上城市化和社会经济活动的动态演变提供了新的契机。城市化动态的长期和连续性监测是城市化过程重建的本底和基础,而单一夜光遥感数据源在时间跨度上往往覆盖范围有限,因此,多源夜光遥感信息的协同利用是基于夜光遥感大数据开展城市化研究的新趋势。然而,当前利用多源夜光遥感数据对区域乃至全球大范围地区城市化时空动态的快速和准确监测面临诸多困难和挑战:首先,针对多源夜光遥感数据间缺乏可比性的难点,如何协同利用来自不同传感器的夜间灯光辐射信号,实现多源夜光遥感数据的有效集成,以获取区域及全球范围连续且可比的长时间序列一致夜光遥感数据集,为监测大尺度长时间序列的城市化动态提供本底数据?其次,针对城市化动态在不同地域和阶段的复杂多样性,以及辅助数据在大尺度长时间序列上有限的可获取性,如何充分利用夜光辐射信号在城乡过渡带上所呈现的城市空间结构信息,在尽可能减少对辅助数据依赖的前提下有效量化和识别城乡夜光梯度变化的模式,实现不同城市化背景下城市建成区的快速识别和提取,以便深入感知和理解大尺度长时间序列的城市化时空动态特征?东南亚地区是推进海上丝路的必经通道,也是我国发展对外经贸的重要节点区域,具有重要的战略地位。由于历史、政治、产业结构及自然条件等原因,东南亚的城市发展和环境问题突出。而针对该区域的城市化时空动态、环境质量变化趋势及城市化对环境变化的潜在影响等,仍缺乏长时间序列下的系统性审视。针对以上多源夜光遥感城市化研究的难点,综合考虑东南亚地区的重要地位及其城市化和环境变化快速监测的紧迫性和重要性,本研究协同利用多源夜光遥感数据,结合PM2.5浓度数据、植被指数数据、地表温度数据等遥感时序产品,提出集成多源夜光信号,监测、感知和理解区域城市化及综合环境变化的一系列方法和模型,厘清了东南亚地区近30年来城市化的时空动态过程,评估了综合环境质量变化的主要趋势和特征,并探讨了该区域城市化进程对其综合环境质量变化的潜在影响。研究所开发的方法和模型可为大尺度长时间序列的城市化时空动态监测和环境变化评估研究提供稳健性较强的通用范式,研究获得的相关结果和结论对深入理解东南亚地区的城市化过程及其发展规律,科学认知其环境质量变化的趋势和特征,进一步探究城市化和环境变化之间的交互耦合机制等具有重要的借鉴意义和参考价值。本文的主要研究结果和结论包括:（1）开发了DMSP和VIIRS夜间灯光数据的一致性校正模型。研究首先合成了2012-2018年的VIIRS年均稳定夜间灯光数据,提出了基于空间和亮度的VIIRS夜间灯光数据聚合方法;在此基础上,开发了基于DMSP和VIIRS的夜间灯光相互校正模型,并构建了东南亚地区1992-2018年的长时间序列一致夜间灯光数据集。该模型解决了多源夜间灯光信号不可比的难题,实现了DMSP年均稳定夜间灯光数据在时间序列上的扩展。基于该方法获得的同年份参照DMSP数据和模拟DMSP数据在夜间灯光的空间模式、剖面曲线、散点密度和直方图分布方面表现出较高的一致性,表明了该多源夜间灯光一致性校正模型的可靠性。（2）构建了基于夜间灯光空间梯度变化的城区时序数据提取框架。研究提出了基于夜间灯光的聚类分割算法,识别了东南亚的潜在城市范围（即包络城区、城郊和部分乡村的地理单元）;在此基础上开发了基于局部尺度夜光空间梯度变化的城区自动提取方法,获得了东南亚1992-2018年的初始城区序列;最后利用时间一致性检验算法对提取的城区时序数据进行了回溯更新。基于该研究框架所获得的城区序列与其他多源城市遥感产品具有较高的空间一致性和相对变化同步性。该方法不依赖辅助数据即可较好地捕捉到不同发展水平及发展模式地区的城区边界,为监测和理解区域及全球范围的长期城市化动态开辟了新的途径。（3）定量揭示了东南亚地区近30年来城市演化的时空动态特征。研究从夜间灯光时空动态、城市扩张时空动态和城市发展时空动态三方面,分析了1992-2018年东南亚的城市化时空动态。研究表明,东南亚城市化进程由初期阶段发展为中期加速阶段;不同国家间的总体城市发展水平存在较大差异,相对发展速度各异;各个国家内部的城市发展极不平衡,两极分化现象突出;不同城区的空间分布、扩张规模、速度和方向不同,城市间多点连片发展的趋势明显;区域城市发展呈西北偏北-东南偏南的空间格局;各国城市发展的空间集聚特征有所减弱,城市发展的首位度指数呈现降低趋势,多中心空间发展的特征日益突出。（4）提出了多维环境变化综合评价模型,探讨了城市化背景下东南亚地区综合环境质量变化的趋势和特征。研究提出了多维环境变化综合评价模型和评估方法,从空气质量变化、植被覆盖度变化和地表温度变化三方面分析了东南亚2000-2016年多尺度的综合环境变化时空动态。研究表明,东南亚环境退化形势严峻;从核心城区至边缘城区过渡过程中,环境退化程度呈逐步加深趋势;城区的环境退化较非城区的更为普遍和严重;随着城市扩张幅度的增大,城区环境退化区域所占比例也迅速增大,到一定阶段后,环境退化进程随城市扩张有所减缓。综上,论文提出了基于DMSP和VIIRS的多源夜间灯光一致性校正模型,构建了东南亚1992-2018年的一致夜间灯光数据集;开发了基于夜间灯光空间梯度变化的城区时序数据提取框架,获得了东南亚1992-2018年的城区序列;厘清了东南亚近30年来的城市化时空动态特征;构建了耦合多源遥感时序数据的环境变化综合评价模型和评估方法,分析了东南亚多尺度的综合环境变化时空动态,探讨了城市化对环境变化的潜在影响。研究对全面了解东南亚各国城市化的主要阶段和特征、指导区域可持续发展、推进海上丝路建设等具有重要意义,同时也为大尺度长时间序列下的城市化及环境变化遥感监测提供了方法借鉴。