城市是全球变化的一个重要敏感区域。在过去的半个世纪中，全世界的城市正处在史无前例的快速发展的进程中。2008年以来，50％以上的世界人口居住在城市，据预计到2050年70％的人口居住在城市，并且其中的一半以上的人口集中在亚洲。大量的城市化进程集中在已有的大城市周围，并且形成超大城市或大城市群。据联合国2009年官方数据，全世界的超大城市达到了27个而且还有上涨的趋势。随着城市人口的增多及城市化进程的加快，地球上涌现出越来越多的超大城市群。超大城市及大城市群的形成对城市的经济发展至关重要，而与此同时产生了很多的社会和环境问题。特别地，城市化所伴生的大规模土地利用/覆盖变化已经成为一种典型的人地系统相互作用过程，这些变化改变着城市区域的地表参数如不透水层、植被覆盖度、水体、地表发射率、地表温度等全球气候和环境变化关键要素。这些地表生物物理参数，是全球物质能量循环、气候变化、能量平衡的重要影响因素，是目前遥感定量化研究的热点之一。由于地球表面是个不均匀的、多维、复杂系统，且遥感技术本身的复杂性及人们认知水平上的不足，目前基于遥感准确反演地表特征参数仍然面临巨大挑战，因此，综合利用多源遥感数据、多种方法对已有模型算法进行校验、改进或发展新型算法是遥感定量化发展的必然要求。而城市化所伴生的各种城市环境问题如温室气体的排放、城市热岛现象、城市大气污染等等，加剧了极端气候事件（如高温、暴雨、酷热等）发生的可能性，成为世界各国、各地区高度关注的紧迫性问题。因此，对城市化所带来的城市生态环境问题的监测和控制尤其是对城市热环境的影响及极端天气的遥感监测是一个越来越重要的问题。本研究的科学目标是描述和理解人类赖以生存的城市环境系统的运转机制、它的变化特征以及人类活动对城市热环境的影响，从而提高对未来环境变化及其对人类社会发展影响的预测和评估能力。　　 本论文通过改善或发展适应于城市及周边区域的地表组分和地表热参数（地表发射率和地表温度）的估算方法，并应用于发展中国家中国的超大城市群京津唐区域和发达国家加拿大的大城市群大多伦多及哈密尔顿区域(GTHA)并进行对比分析，以提高我们关于超大城市或城市群城市化过程中城市地表特征参数变化对区域环境变化影响的认识，为区域城市化可持续发展的规划和政策制定提供信息，同时也为城市环境的控制提供一种长效的监测方法和机制。并基于WRF模式重点分析高温天气下这两个区域不同的城市化发展速度对气温和地表温度的影响。论文的主要创新点如下:　　 1.提出了一种适于大城市群及周边区域的城市地表组分遥感估算方法。该方法克服了单一分类方法的缺点，如分类精度依赖于经验阈值、普适性不强、精度低等。研究结果表明，本文提出的方法不仅综合了当前不同分类方法的优点，而且容易实现，大大提高了地物组分的反演精度。　　 2.提出了一种改进的地表温度反演算法，解决了常规反演算法在城市低植被覆盖度下和植被高覆盖度下发射率低估的问题，使地表温度的平均反演精度可以提高1K。　　 3.引入WRF模式，将遥感卫星反演的地表参数和气象等要素整合在统一的模式下，对高温天气下城市群热环境进行数值模拟，提供了对热环境进行监测与预测的手段，有利于提高对极端事件的应对能力。