我国幅员辽阔,地理环境复杂,气候多变,自然灾害频发,是世界上受自然灾害影响最为严重的国家之一。传统的灾情统计主要是调查人员进行勘查统计,工作量大、周期长、危险系数高,而夜光遥感时效性强、覆盖范围广、重返周期短,能捕捉到细微灯光从而反映灾情动态变化。基于此,本文基于NPP-VIIRS夜光数据,以“利奇马”台风和“西江2020年第1号洪水”两种自然灾害为研究对象,首先开展灯光指数与人口、GDP之间模型适宜性和尺度适宜性分析,其次对受影响范围、受灾人口进行反演,实现灾情快速准确评估及恢复进程判定,同时基于Arc GIS Online云平台构建灾情可视化系统。研究结果表明NPP-VIIRS夜光遥感数据可用于自然灾害评估。主要研究内容如下:(1)模型适宜性和尺度适宜性分析。本研究针对夜光遥感数据进行空间几何匹配,基于统计量法辐射归一化选取多样本分区去噪处理,进行灯光平均强度、灯光总强度、灯光面积三个夜光指数与人口、GDP分市级和县级两种尺度进行分析,通过线性和多项式模型进行人口、GDP的模型适宜性评价。结果表明多项式模型优于线性,浙江选择市级人口密度与灯光密度(R~2>0.89)、GDP与灯光总数(R~2>0.84)的多项式模型进行反演;由于经济差异和地理差异,广西选择市级人口密度与灯光面积(R~2>0.75)、GDP与灯光面积(R~2>0.94)的多项式模型进行反演。(2)灾情快速评估方法研究。基于NPP-VIIRS DNB数据识别灾害前后灯光显著变化,差值获取受影响面积,并对受灾人口定量评估,根据受影响面积和受灾人口数量判定受灾严重程度。研究表明:“利奇马”台风灾后受灾人口评估结果与实际相对误差仅为1.2%,准确度非常高,基本与实际相符,台风路径经过的区域受影响程度比较严重,恢复速度比较慢。“西江2020年第1号洪水”评估受灾人口与官方统计人口相对误差为20.6%,准确率较高,与实际大致相符,降雨量分布充沛的区域受影响比较严重。表明基于夜光遥感影像分析台风和洪水等自然灾害是可行的,可实现灾情宏观动态监测。(3)灾情可视化系统构建。以灾情可视化展示和查询为主题,基于Arc GIS Online云平台,根据灾情数据快速制图,构建灾情可视化系统,实现灾情空间数据可视化展示及灾情数据的共享发布,为政府和大众提供直观的灾情信息展示,为自然灾害应急管理提供协作平台。