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 DMSP-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. El 2011 se lanzó el satélite NPP-VIIRS con una resolución espacial de 740m, que ha mejorado mucho las imágenes de luces nocturnas, pero con lo que es difícil todavía analizar los detalles urbanos. Con el lanzamiento de Luojia1-01 en junio de 2018, se producen las imágenes de luces nocturnes de la nueva generación que tienen una resolución de 130m, es una gran mejora para la teledetección de luces nocturnas. Supongo 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 se dedica a extraer áreas urbanizadas con el modelo de regresión logística basando en las imágenes de luces nocturnas, y evaluar y comparar la precisión de las imágenes de diferentes resoluciones 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, aprender 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, procesar las imágenes y los datos en Arcgis para obtener los valores de luces y áreas urbanizadas de cada píxel como variables, y realizar un modelo de regresión logística y la tabla cruzada en SPSS. Los resultados muestran que, NPP-VIIRS original tiene un porcentaje correcto de área total de 77.5% y el coeficiente Kappa de 0.506, mientras que Luojia1-01 tiene una precisión de 78.9% y el coeficiente Kappa de 0.533, que indica que las imágenes de luces nocturnas tienen una gran relación con el área urbanizada y la imagen LJ1-01 con mayor resolución muestra una mayor precisión que la imagen NPP-VIIRS en la extracción de áreas urbanizadas. Además, realizar la transformación logarítmica con los datos originales para optimizar el modelo y se ha logrado buenos resultados, donde NPP-VIIRS logarítmica tiene un porcentaje correcto de área total de 78.6% y el coeficiente Kappa de 0.548, al mismo tiempo, Luojia1-01 logarítmica tiene una precisión de 81.0% y el coeficiente Kappa de 0.606, que indica que un buen método puede compensar muchos defectos de la imagen original. Después de obtener todos los resultados, comparar y analizar la probabilidad y Kappa, y pasar los umbrales obtenidos a Arcgis para realizar la re-extracción de áreas urbanizadas. Por último, realizar un análisis espacial para investigar más profundamente en el espacio y conclusión.