城乡结合部是城市要素和乡村要素相互影响、相互交叉、相互渗透最为激烈的区域,也是土地利用问题、社会经济问题及生态问题等较为尖锐的区域。城乡结合部的边界是加强土地管理、合理规划城市发展、及时掌握乡村城镇化进程、监测生态环境变化的重要依据。因此,科学、合理、快速提取城乡结合部的范围有利于研究其内部用地结构变化规律,对城乡结合部的管理和城乡规划提供科学指导具有重要意义。随着遥感技术的快速发展,遥感影像越来越真切地反映地表变化。根据实际需要,遥感影像逐渐成为识别城乡结合部空间范围的重要数据源。DMSP/OLS稳定夜间灯光影像可反映综合性信息,包括人口密度大小、经济发展状况以及景观分布等。这为识别并提取城乡结合部提供了重要支撑。本文采用2013年DMSP/OLS稳定夜间灯光影像作为数据源,对其进行像元饱和校正后,将夜间灯光亮度、灯光亮度起伏度和灯光指数协调度作为指示要素,根据“断裂点”分析法原理确定北京市城乡结合部边界。在此基础上,根据基于夜间灯光影像提取城乡结合部的实验过程,本文采用Arc GIS中的Model Builder和Arcpy相结合开发一个城乡结合部自动化提取工具,然后使用该工具提取了2013年北京市各个区的城乡结合部,且进一步比较了市级和区级两个空间尺度下北京市城乡结合部的范围。为了解决DMSP/OLS夜间灯光影像的像元饱和问题,本文采用不变目标区域法对其进行校正。根据待校正影像的灯光亮度值分布情况将其分为聚集区和分散区,然后用分别建立校正模型。校正后的北京市夜间灯光影像的像元分布由0-63变为0-197,增强了内部区域灯光的细节,为后续研究计算夜间灯光指数提供了质量更优的数据。使用DMSP/OLS稳定夜间灯光数据提取的北京市城乡结合部外边缘区主要分布在延庆区、密云区的西南部,怀柔区的南部,平谷区的西南大部,通州区的东南部,大兴区的南部,房山区的中部南部,门头沟区的中东部和昌平区的西部;内边缘区主要分布在海淀区的西部和北部,昌平区的东南部,顺义区的西北和中南部,通州区的东部,大兴区的中北部,房山区的东北角及门头沟区的东端。这个结果打破了以行政区为单位划分城乡结合部的限制,更加真实地体现了北京市城区的发展和乡村的城镇化进程。使用DMSP/OLS稳定夜间灯光影像提取城乡结合部涉及较多的数据处理,耗费时间较长。为了简化提取步骤,本文采用Model Builder和Arcpy脚本开发了一个快速提取城乡结合部的工具,包括数据处理、灯光指数计算和城乡结合部边界处理三个子工具。通过使用该工具和传统方法进行实验对比,可以得出:（1）提取时间大幅度减少。使用城乡结合部提取工具所需时间约为15分钟,传统方法所需时间约6个小时。（2）操作过程简单。使用城乡结合部提取工具提取某城市的城乡结合部只需运行3个工具,而传统方法需运行35个工具,这简化了操作流程,降低因程序较多而出现错误的几率。（3）工具支持编辑修改。城乡结合部提取工具中的每一个子工具及其中的地理处理工具均支持编辑修改,比如饱和校正模型计算式、灯光指数计算式、夜间灯光指数阈值选择等。所以,城乡结合部提取工具可以大大提高工作效率,并为其它城乡结合部提取研究提供技术支持。