本数据集提供了2019年全球10公里分辨率的联合国人类发展指数（HDI）栅格数据及城市级别的HDI统计表格。数据集包含两部分：①全球10公里分辨率HDI栅格数据（空间分辨率为0.1°×0.1°，覆盖819,309个网格单元）；②全球约61,530个城市级别的人类发展指数表格数据。
本数据集通过卫星图像与机器学习技术构建精准空间降尺度方法，解决了以往指标相对缺乏或空间尺度过粗的瓶颈，为区域发展评估、内部分异识别及精细化决策提供了坚实基础。数据能够清晰解析一国之内从城市到网格层级的人类发展格局，适用于面向可持续发展的全球城市研究与社会经济空间建模。
数据来源
本数据集源于UN Development Programme官方发布的国家级HDI及省级HDI估计数据，结合全球白天与夜间时间序列卫星图像（包括Landsat、Sentinel-2、VIIES等遥感数据和高分辨率RGB影像），并引入全球人口分布数据集（欧盟联合研究中心提供的GHS-POP人口格网数据）作为行政边界内各单元的人口加权因子与模型协变量，利用机器学习模型进行空间降尺度而得。
数据引用：Sherman, L., Proctor, J., Druckenmiller, H. et al. Global high-resolution estimates of the UN Human Development Index using satellite imagery and machine learning. Nat Commun 17, 1315 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-68805-6
数据内容
本数据集主要包含TIFF栅格文件和CSV表格两种格式，坐标系为WGS_1984地理坐标。栅格数据为2019年全球10km分辨率HDI栅格数据，空间分辨率为0.1°（约10km），栅格值越大代表该区域人类发展水平越高（指数范围0–1）。表格数据为全球约61,530个城市的人类发展指数表格，包含字段：shapeID、ADM1_shapeID、shapeName、GDL_ADM1（行政单元唯一识别码）、shapeGroup（国家代码及一级行政区编码）、adm1_HDI_Smits（官方发布省级HDI统计值，作为基准输入）、est_total_pop（根据GHS-POP人口格网与行政边界叠加分析得出的行政单元内预估总人口数，作为人口加权因子）、predicted_adm2_HDI（最终预测的城市级别人类发展指数，分布在0到1之间）。
用户可使用QGIS、ArcGIS、R等主流地理分析与统计软件直接读取与处理，适用于城市层级HDI评估、全球发展偏误识别以及空间计量经济学建模等研究方向。