城市不仅是人口的聚居地，全球一半以上的人口居住于此，同时也是当今制造业和服务业的集中地。在过去的几十年里，城市的人口数量和自然规模都经历了爆炸式地增长。在全球范围内，城市区域的增长（或城市化）没有丝毫减缓的迹象，甚至可能在接下来的几十年内仍然不会减缓。城市化速度的快慢经常被视为区域经济活力的标志，然而，如此大规模的城市化加大了生态系统的环境压力，给城市规划者和城市管理人员带来了巨大的负担，必须制定和实施有效的政策和规划，以更好地管理城市资源和提供更优服务。在这些城市管理和服务过程中，需要给相关人员提供准确的信息和成熟的分析技术，并提出与城市应用相关的决策支持。
简单地说，城市遥感是指以城市为载体的遥感技术应用。城市遥感可以迅速、真实、全面地获取城市空间信息，而这些信息可以适时、直观地反映出城市的各种面貌及其动态变化，分析这些信息后可以及时地发现城市发展过程中存在的问题。譬如，城市遥感可以应用于城市土地利用、建筑物分布现状（如建筑物密度、空间布局等）、城市园林绿化调查，也可以应用于城市环境污染状况、公共设施布局、城市热岛效应分析等，它可以为城市建设、规划与发展提供基础资料，基于这些资料可进一步探讨过去制定的城市发展战略及决策的正确程度，并提出改造措施与途径。
目前，城市遥感的技术手段主要是采用航空与航天遥感相结合，并配以地面调查。可见光和彩红外航空摄影、多光谱扫描、热红外扫描、激光扫描、主被动雷达探测等多种航天和航空遥感技术的使用，使得多分辨率、多光谱、多频段的动态城市空间信息的获取成为可能；航天遥感卫星平台搭载的传感器可以实现较长时间城市空间信息数据采集，而航空遥感可以完成各种不定期的、按需规划设计的数据获取任务，二者相互补充，为城市遥感提供了充足的数据支持。
总之，城市遥感已成为城市管理、城市规划等领域的重要支撑技术，城市遥感也是衡量一座城市现代化和科学化管理的水平高低的重要标志之一。
二、城市遥感的研究框架综合国内外城市遥感相关研究进展可以看出，目前城市遥感作为一个多学科交叉的复杂研究领域，其研究涉及到城市自然环境和人文环境，涵盖水环境、土地系统、大气、生态、植被、人类活动等各个方面，城市遥感研究框架如下图1：
图1城市遥感的研究框架（改自杜培军等，城市遥感研究进展，）
三、当前形势下城市遥感的主要发展方向目前，遥感技术应用的深度和广度都在不断的拓展，正从单一遥感资料的分析，向多时相、多数据源的信息复合与综合分析过渡，从区域静态分析研究向动态监测和过程预测过渡，从定性调查、系列制图，向计算机辅助的数字处理、定量自动制图过渡，从对各种事物的表面性的描述向内在规律分析、定量化分析过渡。随着国家新型城镇化规划的实施以及生态文明和智慧城市的建设，绿色、低碳、健康、智慧等已成为城市发展新的理念，也对城市遥感提出了新的需求和挑战。遥感数据资源的日益丰富、大数据和人工智能时代信息处理理论与方法的突破，则为城市遥感提供了新的机遇和支持。在新的机遇和挑战下，预计在未来一段时期，城市遥感将在以下一些方面有较大的发展：
（1）提升城市遥感的数据获取和处理能力随着遥感数据获取技术的发展、新型传感器研发水平的提高以及城市遥感对各类数据需求的增加，采用多平台、多分辨率、多观测谱段的遥感数据为更加客观、综合的研究提供了支持。特别是随着高分辨率卫星遥感数据在城市中得以广泛应用，尤其是IKONOS、QuickBird、GeoEye、WorldView等一系列商业卫星的成功发射和运行，将逐步取代航空遥感数据成为城市遥感的主要数据源，高分辨率卫星数据在城市规划、城市土地调查、环境监测、城市地图和专题地图更新等方面会发挥重要的作用。
同时，近年来遥感数据和各种社会感知数据、实地观测数据、统计分析资料的结合为城市遥感提供了新的发展动力。随着地理大数据、时空大数据等研究的发展，采用更加丰富的遥感、监测和调查数据将成为一个必然的发展趋势。特别是国内外诸多机构正在提供越来越多的解译产品，对于全球用户而言，无论你身在何处，都能够更方便地采用联机方式直接定购和接收产品，相关遥感数据信息能以数字方式传输，在几小时内就可以获取相关数据，利用这些遥感产品开展综合分析，将极大地拓展城市遥感的研究深度和广度，并极大地拓展城市遥感的研究和应用群体。
由遥感（RS）、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）作为主体构成的空间信息集成技术系统，将完成其从理论、方法、技术框架到实施步骤的研究和应用，最终形成具有多维城市信息获取与实时处理特点的新的综合技术领域，切实提升城市遥感的数据获取和处理能力。其中，遥感可为地理信息系统提供海量的空间数据信息，地理信息系统为遥感影像处理分析提供高效的辅助工具，全球定位系统为遥感对地观测信息提供实时的定位信息和地面高程模型。“3S”一体化集成将最终建成新型的城市三维信息获取系统，并形成高效、高精度的信息处理分析流程，这对遥感技术在城市系统的应用与发展产生深远的影响。
同时，遥感数据获取的快速发展提供了海量的遥感影像，信息处理技术是从海量影像中提取有用信息的关键。一方面，需要将人工智能、机器学习的新理论、新方法（如深度学习、迁移学习、集成学习等）用于城市遥感图像处理，以提高数据处理的自动化、智能化程度，降低训练样本不足、数据质量不够等影响；另一方面，需要发展有效的多源数据融合模型、多种信息综合分析模型，以实现针对特定任务的多源数据、资料的综合分析。
（2）构建新型城市遥感信息模型遥感信息模型是集地形模型、数学模型和物理模型之大成，它是利用遥感信息和地理信息影像化方法建立起来的一种可视化模型，是一种注重知识表达和影像理解的模型。城市遥感信息模型是遥感技术应用深入发展的关键，构建各类针对具体研究对象的城市遥感信息模型，可计算和反演对实际应用非常有价值的城市环境参数。
早期的城市遥感研究重点是从遥感影像中提取反映城市结构、格局、变化的信息进行分析，随着定量遥感的快速发展，基于遥感信息的城市生态环境参数定量描述已成为新的研究热点，实现不同分辨率上对几何和物理属性定性、定量的精细表达。在过去几十年中，尽管人们发展了许多遥感信息模型，如植被指数和植被覆盖度模型、地表蒸散估算模型、城市地表不透水层模型、地表温度指数及归一化水体指数模型等，但远不能满足当前城市遥感应用的需要，城市遥感既要提供二维平面的专题信息，还要服务于三维空间的表达和分析，如基于LiDAR、无人机遥感、倾斜摄影等的三维城市建模、地面沉降分析和地质灾害监测等。更进一步，需要将三维空间中各种几何、物理和社会经济信息复合，研究三维城市空间中各种自然过程和人为活动的演变趋势及其资源环境响应，实现对城市结构、格局和功能更精细化的表达。
因此发展新的遥感信息模型仍然是当前城市遥感技术研究的前沿，需要针对复杂背景下物理环境的特殊性，建立有效的地表参数定量遥感模型，发展更先进的参数反演新方法。
（3）提升城市遥感的预测决策能力城市遥感需要面向国际和国内重大需求，支持城市绿色、低碳、智慧发展的重大需求，需要与国家相关规划和重点工程对接，研究和解决其中的关键问题。如《国家新型城镇化规划（-年）》提出“统筹规划城市空间功能布局，促进城市用地功能适度混合。合理设定不同功能区土地开发利用的容积率、绿化率、地面渗透率等规范性要求”，如何利用遥感技术辅助城市空间功能布局，计算土地开发利用的容积率、绿化率、地面渗透率等指标，都需要城市遥感在数据获取、信息提取、指标设计、模型构建等方面有新的突破。
另外，随着遥感数据获取和处理能力的提升，驱使城市遥感朝向精准化、精细化等方向发展。城市遥感需要从空间上的城市扩展与土地利用变化、城市环境分析转变到人口估算、能源消耗、经济分析、环境健康评价、公共安全与应急管理等社会科学方面的遥感应用，进一步拓展到生态环境、人居环境、热环境、环境容量、景观生态、生态承载力、生态安全等方面。在推进城市现象、格局和功能解释性研究的同时，面向城市病、城市功能和城市演变开展诊断性研究，进一步综合利用长时序遥感数据，为城市环境健康评价、风险防控等提供支持，推进城市遥感的目标向预测性和决策性发展。对研究对象而言，不仅要
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