本文开发了一种新的方法，利用日间卫星图像跨时间段和空间单位代理经济活动，否则就无法获得可靠的经济活动数据。在开发这种独特的代理时，我们将机器学习技术应用于可追溯到1984年的日间卫星图像的历史时间序列。与另一种常见的经济指标——夜间灯光强度的卫星数据相比，我们的代理更准确地预测了较小区域水平和较长时间范围内的经济活动。我们以德国为例证明了我们的测量方法的有效性，其中东德的经济活动数据无法获得详细的区域水平和历史时间序列。我们的方法可推广到世界上任何地区，在分析历史经济发展、评估地方政策改革以及在计量经济学应用中控制高度分解的区域经济活动方面具有很大的潜力。