Los datos de población son indicadores clave para la formulación de políticas, la salud pública y el uso del suelo en sistemas urbanos y ecológicos; sin embargo, los censos tradicionales son lentos, costosos y laboriosos. Este estudio propone un método de modelado de estimaciones de densidad poblacional basado en datos de teledetección en Hefei. Se construyen cuatro modelos con datos de superficie impermeable (IS), luz nocturna (NTL) y puntos de interés (POI) como variables independientes a escala de municipio, y se aplica el modelo óptimo a píxeles para obtener una distribución de densidad poblacional más precisa. Los resultados muestran que: (1) los datos de superficie impermeable (IS) se pueden extraer de manera efectiva mediante el método de análisis de mezcla espectral lineal (LSMA); (2) hay un alto potencial en el modelo multivariable para estimar la densidad poblacional, con un R2 ajustado de 0.832 y un error absoluto medio (MAE) de 0.420 registrado en la validación cruzada de 10 pliegues; (3) la reducción de la densidad poblacional predicha de la escala del municipio a píxeles utilizando el modelo de regresión paso a paso multivariable logra una distribución de densidad poblacional más refinada. Este estudio proporciona un método prometedor para la predicción rápida y efectiva de datos poblacionales en años intermedios, y apoyo de datos para la planificación urbana y la gestión de la población.