当前中国快速城市化进程中的生态环境问题日益突出,在国家生态文明建设理念及新型城镇化战略指引下,有必要通过区域生态用地的快速遥感识别为城市群生态环境问题的有效解决提供基础数据支撑。鉴于不同类型遥感数据在表征特定地物类型的精度上各有优劣,综合多源信息的区域生态用地遥感反演是当前研究的趋势所在。本研究以京津唐城市群为例,综合考虑DMSP/OLS夜间灯光数据和SPOT/VGT数据在建设用地、植被覆盖度识别方面的优点,探讨基于阈值分割法的大尺度区域生态用地多源遥感快速识别方法。研究采用SPOT/VGT数据定量识别林地、草地与耕地,进而基于DMSP/OLS夜间灯光数据区分水体与建设用地。结果表明:京津唐城市群土地覆被整体识别精度达到85.64%,Kappa系数0.771;各类生态用地识别精度均较高,其中林地识别精度最高(90.87%)、水体次之(78.33%)、草地最低(70.97%)。该方法较好地解决了单一遥感数据难以快速区分所有生态用地类型的不足,是基于全球开源数据进行大尺度生态用地快速识别的有效手段。