人口空间分布信息是政策制定、商业活动布局以及公共服务设施空间布局决策等的重要依据，因此人口密度空间分布成为重要研究课题，并且已经形成了一系列研究方法和理论模型。已有人口密度模拟研究中，多使用小范围实地调查数据或者人口统计数据，以及基于土地利用或夜晚灯光等模拟的人口数据。实地调查所得数据准确，但工作量较大;而小尺度的统计数据较难获取，且统计数据以行政边界为单位，与人口实际分布差距较大，因此难以应用于大尺度人口快速估算研究。由于夜晚灯光易于获取且分析简便，已经成为快速提取城市建成区、经济总量以及人口估算等大尺度应用研究的可靠数据。　　已有研究中多用DMSP/OLS夜晚灯光数据，由于其分辨率较低等原因，其人口密度模拟结果准确率较低。与之相比，VIIRS DNB灯光数据空间分辨率和辐射分辨率相对较高，且已经验证可应用于人口分布和城市建筑密度估算等。目前在较小尺度上的夜晚灯光数据应用相对较少，本研究基于夜晚灯光数据应用研究背景，在较小尺度上利用VIIRS DNB灯光数据模拟人口密度，并且结合城市功能分区校正人口密度反演结果，进一步提高反演结果的精确性。本研究以单个城市为实验区，为大尺度上人口密度快速估算提供基础。　　第一部分，利用Google Earth对城市建成区和非建成区进行采样，确定夜晚灯光数据提取城市建成区的最佳阈值，提取城市建成区;　　第二部分，根据《土地利用现状分类》和《城市用地分类与规划建设用地标准》构建城市功能分类体系，基于地理网格系统和土地利用数据识别城市功能区;　　第三部分，以村为单位，建立人口总量与灯光值亮度值之和的回归关系模型。结果表明:村级行政边界内人口总量与灯光值总量存在相关性，因此可以使用已建立的模型模拟部分缺失区域的人口，补全统计人口数据;　　第四部分，以格元为单位，建立夜晚灯光亮度值与人口密度的回归关系模型，结果显示:灯光亮度值与人口密度之间存在相关性，但从结果来看存在以下问题:部分区域的人口密度模拟值偏高，尤其是在港口码头、车站，工厂附近，因此本文基于土地利用识别城市功能区现状，研究不同功能区内的人口密度与灯光值的关系。　　第五部分，每个功能区中建立相应人口密度与灯光亮度值的相关模型，结果显示，不同功能区中人口数量与灯光亮度值的关系存在差异，除工业区、交通区外，其他功能区中人口密度与灯光值之间有一定的相关性，但是工业区与交通区中灯光值相对较高，但是人口密度较低，因此根据分功能区建立的回归关系模型对模拟结果进行校正。　　研究结果表明:(1)利用夜晚灯光数据提取城市建成区的准确率为0.934，最佳阈值为19;(2)基于土地利用建立城市功能分类体系，将城市功能分为七类;基于地理网格系统和城市功能分类体系识别城市功能区，选取网格大小为400m较为合适;(3)基于VIIRS DNB灯光数据模拟人口密度可以应用于快速人口速算研究中，结合城市功能区对结果进行校正可提高准确率，可以改善工业区、交通区中的模拟人口密度较大的情况，使模拟人口数据更接近实际分布情况。　　本研究中从较小尺度上使用VIIRS DNB灯光数据提取城市建成区和模拟人口密度分布，并且利用土地利用数据建立城市功能区，基于城市不同功能区中的人口与灯光值模型对初始结果进行校正，提高研究精度，为大尺度上的夜晚灯光数据应用提供依据和研究基础。