Researchers have been trying to measure the influence of humankind on our environment for several decades. Among the technical solutions for this goal, approaches for a rule-based fusion of different geospatial information layers have reached the greatest level of maturity, enabling the (semi-)automatic production of maps at resolutions of about 1 square kilometer. While those existing approaches aim at a global analysis of human influence, conservation efforts are usually implemented on a regional scale. To bridge the gap between a global, low-resolution analysis and a local, high-resolution analysis, with this paper, we propose the Naturalness Index (NI), which represents the naturalness of the Earth’s surface as a metric between 0 and 100 at a spatial resolution of 10 m per pixel. Our approach builds on the established Human Influence Index, but replaces different geospatial input layers with more recent, higher resolution counterparts. Using the cloud computing platform Google Earth Engine, regional maps at a resolution of 10 m × 10 m per pixel can be produced efficiently in a fully automatic manner. We demonstrate the functionality by creating maps for three different localities in Europe – Bavaria, Lapland, and Scotland. A comparison of the NI values achieved with our approach to official conservation areas as well as a correlation with existing similar maps indicate the validity of our approach.

几十年来，研究人员一直试图衡量人类对我们环境的影响。在实现这一目标的技术解决方案中，基于规则的不同地理空间信息层融合的方法已达到最成熟的水平，能够（半）自动生成分辨率约为 1 平方公里的地图。虽然这些现有方法旨在对人类影响进行全球分析，但保护工作通常是在区域范围内实施的。为了弥合全局低分辨率分析和局部高分辨率分析之间的差距，在本文中，我们提出了自然度指数 (NI)，它将地球表面的自然度表示为 0 到 100 之间的度量每像素 10 m 的空间分辨率。我们的方法建立在既定的人类影响力指数之上，但用更新的、更高分辨率的对应物替换了不同的地理空间输入层。使用云计算平台谷歌地球引擎，可以全自动高效制作每像素10 m×10 m分辨率的区域地图。我们通过为欧洲的三个不同地区（巴伐利亚、拉普兰和苏格兰）创建地图来演示该功能。通过我们对官方保护区的方法获得的 NI 值的比较以及与现有类似地图的相关性表明我们方法的有效性。我们通过为欧洲的三个不同地区（巴伐利亚、拉普兰和苏格兰）创建地图来演示该功能。通过我们对官方保护区的方法获得的 NI 值的比较以及与现有类似地图的相关性表明我们方法的有效性。我们通过为欧洲的三个不同地区（巴伐利亚、拉普兰和苏格兰）创建地图来演示该功能。通过我们对官方保护区的方法获得的 NI 值的比较以及与现有类似地图的相关性表明我们方法的有效性。