
- 資料集可用性
- 2015-06-27T00:00:00Z–2025-10-04T00:30:09.368000Z
- 資料集供應來源
- 歐盟/ESA/哥白尼計畫
- 重新造訪間隔
- 5 天
- 標記
說明
2022 年 1 月 25 日後,PROCESSING_BASELINE 為「04.00」或以上的 Sentinel-2 場景,其 DN (值) 範圍會偏移 1000。HARMONIZED 集合會將新場景中的資料移至與舊場景相同的範圍。
Sentinel-2 是一項寬幅範圍的高解析度多光譜影像拍攝任務,可支援哥白尼陸地監測研究,包括監測植被、土壤和水覆蓋,以及觀測內陸水道和沿海區域。
Sentinel-2 資料包含 13 個 UINT16 光譜帶,代表以 10000 縮放的 TOA 反射率。詳情請參閱 Sentinel-2 使用手冊。QA60 是位元遮罩頻帶,其中包含點陣化雲朵遮罩多邊形,但自 2022 年 2 月起,這些多邊形已停止產生。自 2024 年 2 月起,系統會根據 MSK_CLASSI 雲端分類頻帶,建構舊版一致的 QA60 頻帶。詳情請參閱雲層遮罩的完整計算說明。
每個 Sentinel-2 產品 (ZIP 封存檔) 可能包含多個顆粒。每個顆粒都會成為獨立的 Earth Engine 資產。 Sentinel-2 資產的 EE 資產 ID 格式如下: COPERNICUS/S2/20151128T002653_20151128T102149_T56MNN。其中,第一個數字部分代表感應日期和時間,第二個數字部分代表產品生成日期和時間,最後的 6 個字元字串則是專屬的顆粒識別碼,表示其 UTM 格線參考 (請參閱 MGRS)。
您可以在 COPERNICUS/S2_SR 集合中找到 ESA 產生的第 2 級資料。
如需有助於雲端和/或雲影偵測的資料集,請參閱 COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY 和 GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED。
如要進一步瞭解 Sentinel-2 輻射解析度,請參閱這個頁面。
頻帶
頻帶
名稱 | 規模 | 像素大小 | 波長 | 說明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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B1 |
0.0001 | 60 公尺 | 443.9 奈米 (S2A) / 442.3 奈米 (S2B) | 氣溶膠 |
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B2 |
0.0001 | 10 公尺 | 496.6 奈米 (S2A) / 492.1 奈米 (S2B) | 藍色 |
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B3 |
0.0001 | 10 公尺 | 560 奈米 (S2A) / 559 奈米 (S2B) | 綠色 |
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B4 |
0.0001 | 10 公尺 | 664.5 奈米 (S2A) / 665 奈米 (S2B) | 紅色 |
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B5 |
0.0001 | 20 公尺 | 703.9 奈米 (S2A) / 703.8 奈米 (S2B) | 紅邊 1 |
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B6 |
0.0001 | 20 公尺 | 740.2 奈米 (S2A) / 739.1 奈米 (S2B) | Red Edge 2 |
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B7 |
0.0001 | 20 公尺 | 782.5 奈米 (S2A) / 779.7 奈米 (S2B) | Red Edge 3 |
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B8 |
0.0001 | 10 公尺 | 835.1 奈米 (S2A) / 833 奈米 (S2B) | NIR |
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B8A |
0.0001 | 20 公尺 | 864.8 奈米 (S2A) / 864 奈米 (S2B) | Red Edge 4 |
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B9 |
0.0001 | 60 公尺 | 945 奈米 (S2A) / 943.2 奈米 (S2B) | 水蒸氣 |
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B10 |
0.0001 | 60 公尺 | 1373.5 奈米 (S2A) / 1376.9 奈米 (S2B) | 卷雲 |
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B11 |
0.0001 | 20 公尺 | 1613.7 奈米 (S2A) / 1610.4 奈米 (S2B) | SWIR 1 |
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B12 |
0.0001 | 20 公尺 | 2202.4 奈米 (S2A) / 2185.7 奈米 (S2B) | SWIR 2 |
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QA10 |
10 公尺 | 無 | 一律為空 |
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QA20 |
20 公尺 | 無 | 一律為空 |
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QA60 |
60 公尺 | 無 | 雲朵遮罩。2022 年 2 月至 2024 年 2 月期間的資料已遮蓋。 |
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MSK_CLASSI_OPAQUE |
60 公尺 | 無 | 不透明雲朵分類帶 (0=無雲,1=有雲)。2024 年 2 月前已遮蓋。 |
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MSK_CLASSI_CIRRUS |
60 公尺 | 無 | 卷雲分類帶 (0=無雲,1=有雲)。2024 年 2 月前已遮蓋。 |
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MSK_CLASSI_SNOW_ICE |
60 公尺 | 無 | 積雪/結冰分類帶 (0=無積雪/結冰,1=積雪/結冰)。2024 年 2 月前已遮蓋。 |
圖片屬性
圖片屬性
名稱 | 類型 | 說明 |
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CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE | DOUBLE | 取自原始中繼資料的特定顆粒多雲像素百分比 |
CLOUD_COVERAGE_ASSESSMENT | DOUBLE | 含有這個顆粒的整個封存檔案中,雲霧像素所占的百分比。取自原始中繼資料 |
DATASTRIP_ID | STRING | 資料條產品資料項目 (PDI) 的專屬 ID |
DATATAKE_IDENTIFIER | STRING | 用於識別特定 Datatake。ID 包含 Sentinel-2 衛星、開始日期和時間、絕對軌道編號,以及處理基準。 |
DATATAKE_TYPE | STRING | MSI 作業模式 |
DEGRADED_MSI_DATA_PERCENTAGE | DOUBLE | MSI 和輔助資料的品質下降百分比 |
FORMAT_CORRECTNESS | STRING | 綜合分析在粒度 (Product_Syntax) 和資料帶 (ProductSyntax 和 DS_Consistency) 層級執行的線上品質控管 (OLQC) 檢查 |
GENERAL_QUALITY | STRING | 在資料帶層級 (Relative_Orbit_Number) 執行的 OLQC 檢查綜合結果 |
GENERATION_TIME | DOUBLE | 產品生成時間 |
GEOMETRIC_QUALITY | STRING | 在資料帶層級執行的 OLQC 檢查合成 (Attitude_Quality_Indicator) |
GRANULE_ID | STRING | 微粒 PDI 的專屬 ID (PDI_ID) |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B1 | DOUBLE | 平均值,包含頻帶 B1 和所有偵測器的觀測入射方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B2 | DOUBLE | 平均值,包含頻帶 B2 和所有偵測器的觀測入射方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B3 | DOUBLE | 平均值,包含頻帶 B3 和所有偵測器的觀測入射方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B4 | DOUBLE | 平均值,包含頻帶 B4 和所有偵測器的觀測入射方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B5 | DOUBLE | 平均值,包含 B5 波段和所有偵測器的觀測入射方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B6 | DOUBLE | 平均值,包含頻帶 B6 和所有偵測器的觀看入射方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B7 | DOUBLE | 平均值,包含頻帶 B7 和所有偵測器的觀看事件方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8 | DOUBLE | 平均值,包含 B8 波段和所有偵測器的觀測入射方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8A | DOUBLE | 平均值,包含 B8a 波段和所有偵測器的觀測入射方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B9 | DOUBLE | 平均值,包含頻帶 B9 和所有偵測器的觀看事件方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B10 | DOUBLE | 平均值,包含 B10 波段和所有偵測器的觀測入射方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B11 | DOUBLE | 平均值,包含 B11 波段和所有偵測器的觀測入射方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B12 | DOUBLE | 平均值,包含 B12 波段和所有偵測器的觀測入射方位角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B1 | DOUBLE | 平均值,包含 B1 波段和所有偵測器的觀測入射天頂角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B2 | DOUBLE | 平均值,包含 B2 波段和所有偵測器的觀測入射天頂角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B3 | DOUBLE | 平均值,包含 B3 波段和所有偵測器的觀測入射天頂角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B4 | DOUBLE | 平均值,包含頻帶 B4 和所有偵測器的觀測入射天頂角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B5 | DOUBLE | 平均值,包含 B5 波段和所有偵測器的觀測入射天頂角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B6 | DOUBLE | 包含 B6 波段和所有偵測器的觀測入射天頂角平均值的平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B7 | DOUBLE | 平均值,包含頻帶 B7 和所有偵測器的觀測入射天頂角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8 | DOUBLE | 包含 B8 波段和所有偵測器觀看事件天頂角平均值的平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8A | DOUBLE | 包含 B8a 波段和所有偵測器的觀測入射天頂角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B9 | DOUBLE | 包含 B9 頻帶和所有偵測器的觀看事件天頂角平均值的平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B10 | DOUBLE | 平均值,包含 B10 波段和所有偵測器的觀測入射天頂角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B11 | DOUBLE | 平均值,包含 B11 波段和所有偵測器的觀測入射天頂角平均值 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B12 | DOUBLE | 平均值,包含 B12 波段和所有偵測器的觀看事件天頂角平均值 |
MEAN_SOLAR_AZIMUTH_ANGLE | DOUBLE | 包含所有波段和偵測器的太陽方位角平均值的平均值 |
MEAN_SOLAR_ZENITH_ANGLE | DOUBLE | 包含所有波段和偵測器太陽天頂角平均值的平均值 |
MGRS_TILE | STRING | 美國軍事格線參照系統 (MGRS) 圖塊 |
PROCESSING_BASELINE | STRING | 產品生成時所用的設定基準,包括處理器軟體版本和主要地面影像處理參數 (GIPP) 版本 |
PRODUCT_ID | STRING | 原始 Sentinel-2 產品的完整 ID |
RADIOMETRIC_QUALITY | STRING | 根據 Datastrips/QI_DATA 中包含的 OLQC 報告,並以 RADIOMETRIC_QUALITY 檢查清單名稱為準 |
REFLECTANCE_CONVERSION_CORRECTION | DOUBLE | 日地距離修正係數 |
SENSING_ORBIT_DIRECTION | STRING | 成像軌道方向 |
SENSING_ORBIT_NUMBER | DOUBLE | 成像軌道編號 |
SENSOR_QUALITY | STRING | 在顆粒 (Missing_Lines、Corrupted_ISP 和 Sensing_Time) 和資料帶 (Degraded_SAD 和 Datation_Model) 層級執行的 OLQC 檢查綜合結果 |
SOLAR_IRRADIANCE_B1 | DOUBLE | B1 波段的平均太陽外大氣層輻照度 |
SOLAR_IRRADIANCE_B2 | DOUBLE | 波段 B2 的平均太陽大氣外輻照度 |
SOLAR_IRRADIANCE_B3 | DOUBLE | 波段 B3 的平均太陽外大氣層輻照度 |
SOLAR_IRRADIANCE_B4 | DOUBLE | B4 波段的平均太陽外大氣層輻照度 |
SOLAR_IRRADIANCE_B5 | DOUBLE | B5 波段的平均太陽外大氣層輻照度 |
SOLAR_IRRADIANCE_B6 | DOUBLE | B6 波段的平均太陽外大氣層輻照度 |
SOLAR_IRRADIANCE_B7 | DOUBLE | B7 波段的平均太陽外大氣層輻照度 |
SOLAR_IRRADIANCE_B8 | DOUBLE | B8 波段的平均太陽大氣外輻照度 |
SOLAR_IRRADIANCE_B8A | DOUBLE | B8a 波段的平均太陽外大氣層輻照度 |
SOLAR_IRRADIANCE_B9 | DOUBLE | B9 波段的平均太陽外大氣層輻照度 |
SOLAR_IRRADIANCE_B10 | DOUBLE | B10 波段的平均太陽外大氣層輻照度 |
SOLAR_IRRADIANCE_B11 | DOUBLE | B11 波段的平均太陽外大氣層輻照度 |
SOLAR_IRRADIANCE_B12 | DOUBLE | B12 波段的平均太陽外大氣層輻照度 |
SPACECRAFT_NAME | STRING | Sentinel-2 太空船名稱:Sentinel-2A、Sentinel-2B |
使用條款
使用條款
使用 Sentinel 資料時,須遵守《Copernicus Sentinel Data Terms and Conditions》。
使用 Earth Engine 探索
程式碼編輯器 (JavaScript)
/** * Function to mask clouds using the Sentinel-2 QA band * @param {ee.Image} image Sentinel-2 image * @return {ee.Image} cloud masked Sentinel-2 image */ function maskS2clouds(image) { var qa = image.select('QA60'); // Bits 10 and 11 are clouds and cirrus, respectively. var cloudBitMask = 1 << 10; var cirrusBitMask = 1 << 11; // Both flags should be set to zero, indicating clear conditions. var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0) .and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0)); return image.updateMask(mask).divide(10000); } // Map the function over a month of data and take the median. // Load Sentinel-2 TOA reflectance data (adjusted for processing changes // that occurred after 2022-01-25). var dataset = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED') .filterDate('2022-01-01', '2022-01-31') // Pre-filter to get less cloudy granules. .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20)) .map(maskS2clouds); var rgbVis = { min: 0.0, max: 0.3, bands: ['B4', 'B3', 'B2'], }; Map.setCenter(-9.1695, 38.6917, 12); Map.addLayer(dataset.median(), rgbVis, 'RGB');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
def mask_s2_clouds(image): """Masks clouds in a Sentinel-2 image using the QA band. Args: image (ee.Image): A Sentinel-2 image. Returns: ee.Image: A cloud-masked Sentinel-2 image. """ qa = image.select('QA60') # Bits 10 and 11 are clouds and cirrus, respectively. cloud_bit_mask = 1 << 10 cirrus_bit_mask = 1 << 11 # Both flags should be set to zero, indicating clear conditions. mask = ( qa.bitwiseAnd(cloud_bit_mask) .eq(0) .And(qa.bitwiseAnd(cirrus_bit_mask).eq(0)) ) return image.updateMask(mask).divide(10000) dataset = ( ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED') .filterDate('2022-01-01', '2022-01-31') # Pre-filter to get less cloudy granules. .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20)) .map(mask_s2_clouds) ) rgb_vis = { 'min': 0.0, 'max': 0.3, 'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], } m = geemap.Map() m.set_center(-9.1695, 38.6917, 12) m.add_layer(dataset.median(), rgb_vis, 'RGB') m