以中国长江三角洲城市群为研究区,选取全球人造不透水面、可见光红外成像辐射仪(VIIRS)夜间灯光、道路、人口等多源数据,从土地利用、人类活动、道路设施3个视角出发构建分区指标,基于人工神经网络对长三角城市群地域空间进行划分,并探讨城市边缘区的时空分异与扩展特征.结果表明:使用多源数据与人工神经网络方法识别城市边缘区具有可行性,空间分区的3个指标较为合理;使用自组织特征映射模型将长三角城市群分为城市核心区、城市边缘区、乡村地区3类;2012-2018年间城市边缘区占长三角城市群总面积的比例由7.82%增长至11.27%,年均空间扩展强度指数为7.35%,城市边缘区面积扩展呈现集聚特征,热点区主要...