[en] The definition of urbanized areas, both regionally and globally, is an important basis for urban development monitoring and management, as well as an important condition for studying social policies, economics, culture and the environment. Thanks to the development of science and technology, urban expansion is developing rapidly. The method of extracting urbanized areas quickly and accurately has become the focus of research. In the 1970s, with the beginning of the Defense Meteorological Satellite Program (DMSP), the images of night lights that provide a new method for the extraction of urbanized areas were born. However, due to the limits of spatial resolution and spectral range, it's true that there are defects in urbanized area extraction based on OMSP-OLS nightlight images. In recent years, with the development of remote sensing technology, remote sensing data with a higher resolution emerged, providing an effective and applicable data source for urban planning monitoring.I suppose that the images of night lights with a higher resolution have greater precision than the old ones in the extraction of urbanized areas. This work has dedicated the images of night lights (NPP-VIIRS and Luojia1-01) and the images of urbanized areas (FROM-GLC 2017) to construct a logistic regression model to evaluate and compare the accuracy of the two images of night lights in the extraction of urbanized areas. And I hope to explore the advantages of the night light images of the new generation satellite Luojia1-01 in the smaller scale studies. First, I will learn the knowledge of night light imaging to summarize and determine the necessary methods, including methods of data processing, urbanized area extraction, evaluation and etc. Second, I will process the images and data in Arcgis to obtain the values of each pixel as variables, and I will make a logistic regression model of the original and logarithmic data in SPSS. In addition, I will calculate the cross table of the 4 results with the urbanization value to obtain the probability and Kappa. Finally, I will compare and analyze the probability and Kappa, and pass the thresholds obtained to Arcgis to perform the re-extraction of urbanized areas.

[es] Independientemente de la escala regional o global, la definición del área urbanizada es una base importante para el monitoreo y la gestión del desarrollo urbano, y una condición importante para el estudio de las políticas sociales, la economía, la cultura y el medio ambiente. Gracias al desarrollo de la ciencia y la tecnología, la expansión urbana está creciendo rápidamente. El método de extraer áreas urbanizadas de manera rápida y precisa se ha convertido en el foco de la investigación. En la década de los setenta, con el comienzo del Programa de satélites meteorológicos de defensa (Defense Meteorological Satellite Program, DMSP), naciendo las imágenes de luces nocturnas que proporcionan un nuevo método para la extracción de áreas urbanizadas. Sin embargo, debido a los límites de la resolución espacial y el rango espectral, es cierto que existen defectos en la extracción de áreas urbanizadas basada en las imágenes de luces nocturnas de OMSP-OLS. En los últimos años, con el desarrollo de la tecnología de teledetección, surgieron datos de teledetección con una resolución más alta, lo que proporciona una fuente de datos efectiva y aplicable para el monitoreo de la planificación urbana.Se supone que las imágenes de luces nocturnas con resolución más alta tengan una mayor precisión que las viejas en la extracción de áreas urbanizadas. Este trabajo ha dedicado las imágenes de luces nocturnas (NPP-VIIRS y Luojia1-01) y las imágenes de áreas urbanizadas (FROM-GLC 2017) a construir un modelo de regresión logística para evaluar y comparar la precisión de las dos imágenes de luces nocturnas en la extracción de áreas urbanizadas. Y espero explorar las ventajas de las imágenes de luces nocturnas del satélite de nueva generación Luojia1-01 en los estudios de la escala menor. En primer lugar, se aprenden los conocimientos de imagen de luces nocturnas para resumir y determinar los métodos necesarios, incluidos los métodos de procesamiento de datos, de extracción de áreas urbanizadas, de evaluación y etc. En segundo lugar, se procesan las imágenes y los datos en Arcgis para obtener los valores de cada píxel como variables, y realizaré un modelo de regresión logística de los datos originales y logarítmicos en SPSS. Además, Se calcula la tabla cruzada de los 4 resultados con el valor de urbanización para obtener la probabilidad y Kappa. Por último, se compara y analiza la probabilidad y Kappa, y los umbrales obtenidos a Arcgis para realizar la re-extracción de áreas urbanizadas.