贫困问题是目前各国普遍存在的最尖锐、最具挑战的社会问题之一。我国作为世界上最大的发展中国家,在消除贫困领域取得了巨大成就,成为第一个完成联合国可持续发展目标1（SDG1:全面消除贫困）的发展中国家,为世界的减贫事业贡献了中国力量。2020年是我国精准扶贫阶段全面打赢脱贫攻坚战的收官之年,评估精准扶贫阶段的减贫效果对探索解决相对贫困的长效机制具有重要意义。减贫效果评估的关键在于贫困识别和贫困测度。传统的贫困识别与测度大多使用统计数据建立单维或多维贫困度量指标模型,存在数据不统一、数据滞后、成本高等局限。夜间灯光遥感数据是一种捕获城市夜晚微弱亮光辐射信息的数据,可以客观地反映地区间社会经济活动的强弱,很好地克服了统计数据的局限性。近年来,已有大量研究将夜间灯光数据用于构建综合的贫困测度模型,实现对不同区域贫困演化过程的监测,但已有的研究鲜有从时空动态的角度探究贫困县的减贫效果。对此,本文利用夜间灯光遥感数据探讨精准扶贫阶段我国831个国家级贫困县和14个集中连片特困区的减贫效果,为建立减贫的长效机制提供支持。本文的主要内容和研究成果如下:（1）处理并生产了精准扶贫阶段（2014-2020年）NPP-VIIRS夜间灯光遥感年合成数据,基于该数据构建了稳定的县域夜间灯光指数和县域夜间灯光变化指数,并用于评估贫困县的减贫效果。此外,利用动态时间规整DTW距离算法和K-means聚类算法在时间序列上对贫困县的夜间灯光变化时序相似性进行分类,探究不同类型贫困县的减贫时序规律。结果表明,2014年以来我国大部分贫困县的经济水平得到显著提高,减贫效果突出。然而,仍有108个夜间灯光强度呈现负增长趋势的贫困县,主要位于西部地区的集中连片特困区交界处,西部地区内部出现南北发展不平衡现象。在减贫进度的时序相似性方面,夜间灯光基数高-缓慢增长的贫困县需要谨防返贫现象的发生。（2）对集中连片特困区的夜间灯光时空变化模式进行探究,使用聚类和离群分析以及夜间灯光基尼系数分析方法识别了连片特困区夜间灯光的空间演化格局以及均衡性发展趋势。研究发现,集中连片特困区围绕社会经济基础好的区域呈现出聚拢或扩张式发展,交界处的贫困县易被边缘化。各连片特困区的发展模式划分为4类别:基数小增速快（I型）、基数大增速快（II型）、基数大增速慢（III型）和基数小增速慢（IV型）。在均衡性方面,各连片特困区的发展均衡性较差,但不均衡性正因减贫工作得到不同程度的缓解。（3）定性分析典型贫困县的主导减贫模式与夜间灯光变化之间的联系。选取各主导减贫模式中夜间灯光变化最为明显的贫困县作为典型区域,结合政策措施进行分析其与夜间灯光变化之间的联系。结果表明,以基础设施减贫、发展产业减贫、资产收益减贫（光伏扶贫）、易地搬迁减贫这四类减贫路径为主导的贫困县夜间灯光变化较为明显。而实施生态补偿扶贫、社会保障兜底扶贫、农业产业扶贫等减贫模式的贫困县夜间灯光变化不太明显。