简介：
全球人类足迹数据(WSF)是由德国航空航天中心（DLR）和地球观测中心（EOC）共同发布的，包括2015和2019两个版本，分别利用landsat-8/Sentinel-1、Sentinel-1/Sentinel-2数据,和采集的居民区/非居民区样本点，基于随机森林分类法进行分类，及一定的后处理，并使用辅助数据来减少遗漏和误差后生成的。前言 – 人工智能教程
该数据的空间分辨率为10m。
全球人类足迹是指人类在地球上活动的痕迹，包括建筑、交通、能源利用和废弃物等。对全球人类足迹进行数据分析可以帮助我们更好地了解人类活动对地球环境和资源的影响，以及如何更好地管理和保护这些资源。
具体来说，全球人类足迹数据可用于以下方面：
1. 环境保护和可持续发展。通过分析人类活动对地球的影响，可以制定和实施更有效的环境政策和可持续发展战略。
2. 自然灾害风险评估。全球人类足迹数据可以帮助我们了解哪些地区更容易受到自然灾害的影响，从而采取适当的预防和减灾措施。
3. 城市规划和交通规划。全球人类足迹数据可以帮助城市规划者更好地了解城市交通和建筑的使用情况，从而优化城市规划和交通规划。
4. 资源管理和利用。通过分析人类活动对自然资源的消耗和影响，可以更好地管理和保护这些资源，以保证其可持续利用。
综上所述，全球人类足迹数据在环境保护、可持续发展、自然灾害风险评估、城市规划和资源管理等方面起着重要作用。
数据集ID:
EOC/WSF
时间范围: 2015年-2019年
范围: 全球
来源: EOC
复制代码段:
var images = pie.ImageCollection("EOC/WSF")
名称 | 类型 | 无效值 | 空间分辨率(m) | 描述信息 |
|---|---|---|---|---|
B1 | Byte | 0 | 10m | 时间范围不连续，为2015年和2019年两年的全球人类足迹数据。以2度*2度的多个网格影像覆盖全球范围。 |
date | string | 影像日期 |
|---|---|---|
lat | int | 纬度 |
lon | int | 经度 |
version | string | 版本号 |
代码：
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* @File : 全球人类足迹数据（WSF）数据
* @Time : 2021/12/27
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* @License : (C)Copyright 航天宏图信息技术股份有限公司
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//加载全球人类足迹数据（WSF）数据
var img = pie.ImageCollection("EOC/WSF")
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//影像居中显示
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//加载显示影像
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