【数据影像】加载历史影像（Esri Living Atlas）和谷歌影像

一、加载谷歌影像
1、谷歌服务地址：
https://gac-geo.googlecnapps.cn/maps/vt?lyrs=y&x={x}&y={y}&z={z}
url地址中的 lyrs 表示的是图层类型，即瓦片类型，比如卫星图、路线图等。
m：路线图
t：地形图
p：带标签的地形图
s：卫星图
y：带标签的卫星图
h：标签层（路名、地名等）
2、通过OpenLayers的xyz方式加载
new ol.layer.Tile({
title: "图层",
source: new ol.source.XYZ({
url: "https://gac-geo.googlecnapps.cn/maps/vt?lyrs=y&x={x}&y={y}&z={z}", wrapX: false
})
})
二、加载esri历影像
1、服务地址
https://wayback.maptiles.arcgis.com/arcgis/rest/services/World_Imagery/MapServer/WMTS/1.0.0/WMTSCapabilities.xml
2、在线查看：截取前半段，浏览会自动跳转到已有的历影像浏览地址（Living Atlas项目，可直接在线查看）
https://wayback.maptiles.arcgis.com 跳转到 https://livingatlas.arcgis.com/wayback/#active=4905
3、通过ArcMap中WMTS方式加载历影像

4、通过OpenLayers的xyz方式加载（其中，26120为图层，可以从xml中获得对应日期）
new ol.layer.Tile({
title: "天地图矢量图层",
source: new ol.source.XYZ({
url: "https://wayback.maptiles.arcgis.com/arcgis/rest/services/World_Imagery/WMTS/1.0.0/default028mm/MapServer/tile/26120/{z}/{y}/{x}",
wrapX: false
})
})

参考：
Esri推出 “Living Atlas”项目：通过互动地图预测2050年的土地覆盖变化：
https://www.chinaz.com/2021/0715/1278471.shtml
谷歌地图数据下载的尝试以及Python爬虫实现：
https://blog.csdn.net/nanke_yh/article/details/124937148

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