Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-2A (SR) [deprecated]

주의: 이 데이터 세트는 COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED로 대체되었습니다.

데이터 세트 제공

2017-03-28T00:00:00Z–2026-02-28T14:37:15.589000Z

데이터 세트 제작자

유럽 연합/ESA/Copernicus

Earth Engine 스니펫

ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR")

재관측 간격

5일

태그

copernicus

esa

eu

msi

반사도

위성 이미지

Sentinel

sr

설명

또한 2022년 1월 25일 이후에 PROCESSING_BASELINE '04.00' 이상으로 데이터를 이동하여 이전 장면과 동일한 범위에 있도록 하는 컬렉션 COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED를 참고하세요.

Sentinel-2는 넓은 관측 폭과 고해상도를 갖춘 다중 스펙트럼 이미징 임무로, 식생, 토양, 수역 모니터링을 포함하여 내륙 수로 및 해안 지역 관측 등 코페르니쿠스 지표면 모니터링 연구를 지원합니다.

Sentinel-2 L2 데이터는 CDSE에서 다운로드되었습니다. sen2cor를 실행하여 계산되었습니다. 경고: EE 컬렉션의 2017~2018년 L2 관측 범위는 아직 전 세계적으로 제공되지 않습니다.

애셋에는 SR이 10000으로 스케일링된 12개의 UINT16 스펙트럼 밴드가 포함됩니다(L1 데이터와 달리 B10이 없음). L2 전용 밴드도 추가로 여러 개 있습니다(자세한 내용은 밴드 목록 참고). 자세한 내용은 Sentinel-2 사용자 핸드북을 참고하세요.

QA60은 2022년 1월 25일까지 래스터화된 구름 마스크 다각형을 포함한 비트마스크 밴드입니다. 이 날짜 이후에는 이러한 다각형이 생성되지 않았습니다. 2024년 2월 28일부터 기존과 일치하는 QA60 밴드는 MSK_CLASSI 구름 분류 밴드에서 구성됩니다. 자세한 내용은 구름 마스크 계산 방식에 대한 전체 설명을 참고하세요.

Sentinel-2 L2 애셋의 EE 애셋 ID는 COPERNICUS/S2_SR/20151128T002653_20151128T102149_T56MNN 형식입니다. 여기서 첫 번째 숫자 부분은 감지 날짜와 시간을 나타내고, 두 번째 숫자 부분은 제품 생성 날짜와 시간을 나타내며, 마지막 6자리 문자열은 UTM 그리드 참조를 나타내는 고유한 단위 식별자(granule identifier)입니다(MGRS 참고).

구름 또는 구름 그림자 감지에 도움이 되는 데이터 세트는 COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY 및 GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED를 참고하세요.

Sentinel-2 방사 해상도에 대한 자세한 내용은 이 페이지를 참고하세요.

밴드

밴드

이름	단위	최소	최대	배율	픽셀 크기	Wavelength	설명
B1				0.0001	60미터	443.9nm(S2A) / 442.3nm(S2B)	에어로졸
B2				0.0001	10미터	496.6nm(S2A) / 492.1nm(S2B)	파란색
B3				0.0001	10미터	560nm(S2A) / 559nm(S2B)	초록색
B4				0.0001	10미터	664.5nm(S2A) / 665nm(S2B)	빨간색
B5				0.0001	20미터	703.9nm(S2A) / 703.8nm(S2B)	Red Edge 1
B6				0.0001	20미터	740.2nm(S2A) / 739.1nm(S2B)	Red Edge 2
B7				0.0001	20미터	782.5nm(S2A) / 779.7nm(S2B)	Red Edge 3
B8				0.0001	10미터	835.1nm(S2A) / 833nm(S2B)	NIR
B8A				0.0001	20미터	864.8nm(S2A) / 864nm(S2B)	Red Edge 4
B9				0.0001	60미터	945nm(S2A) / 943.2nm(S2B)	수증기
B11				0.0001	20미터	1613.7nm(S2A) / 1610.4nm(S2B)	SWIR 1
B12				0.0001	20미터	2202.4nm(S2A) / 2185.7nm(S2B)	SWIR 2
AOT				0.001	10미터	없음	에어로졸 광학 두께
WVP	cm			0.001	10미터	없음	수증기압 증기가 액체로 응축되어 컬럼 전체에 고르게 퍼져 있을 때 물이 차지하는 높이입니다.
SCL		1	11		20미터	없음	영상 분류 지도('데이터 없음' 값 0은 마스크 처리됨)
TCI_R					10미터	없음	트루 컬러 이미지, 빨간색 채널
TCI_G					10미터	없음	트루 컬러 이미지, 초록색 채널
TCI_B					10미터	없음	트루 컬러 이미지, 파란색 채널
MSK_CLDPRB		0	100		20미터	없음	구름 확률 지도(일부 제품에서 누락됨)
MSK_SNWPRB		0	100		10미터	없음	눈 확률 지도(일부 제품에서 누락됨)
QA10					10미터	없음	항상 비어 있음
QA20					20미터	없음	항상 비어 있음
QA60					60미터	없음	구름 마스크. 2022년 1월 25일부터 2024년 2월 28일까지 마스크 처리되었습니다.
QA60의 비트마스크 비트 0~9: 사용되지 않음 비트 10: 불투명 구름 0: 불투명 구름 없음 1: 불투명 구름 있음 비트 11: 권운 0: 권운 없음 1: 권운 있음
MSK_CLASSI_OPAQUE					60미터	없음	불투명 구름 분류 밴드(0=구름 없음, 1=구름). 2024년 2월 전에 마스크 처리되었습니다.
MSK_CLASSI_CIRRUS					60미터	없음	권운 분류 밴드(0=구름 없음, 1=구름). 2024년 2월 전에 마스크 처리되었습니다.
MSK_CLASSI_SNOW_ICE					60미터	없음	눈/얼음 분류 밴드(0=눈/얼음 없음, 1=눈/얼음). 2024년 2월 전에 마스크 처리되었습니다.

SCL 클래스 표

값	색상	설명
1	#ff0004	포화 또는 결함
2	#868686	어두운 영역 픽셀
3	#774b0a	구름 그림자
4	#10d22c	식생
5	#ffff52	나지
6	#0000ff	물
7	#818181	구름 가능성 낮음 / 분류되지 않음
8	#c0c0c0	구름 가능성 중간
9	#f1f1f1	구름 가능성 높음
10	#bac5eb	권운
11	#52fff9	눈 / 얼음

이미지 속성

이미지 속성

이름	유형	설명
AOT_RETRIEVAL_ACCURACY	DOUBLE	에어로졸 광학 두께 모델의 정확도
CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE	DOUBLE	원래 메타데이터에서 가져온 단위별(granule-specific) 흐린 픽셀 비율
CLOUD_COVERAGE_ASSESSMENT	DOUBLE	이 단위(granule)을 포함하는 전체 보관 파일의 흐린 픽셀 비율. 출처는 원본 메타데이터임.
CLOUDY_SHADOW_PERCENTAGE	DOUBLE	구름 그림자로 분류된 픽셀의 비율
DARK_FEATURES_PERCENTAGE	DOUBLE	어두운 특징 또는 그림자로 분류된 픽셀의 비율
DATASTRIP_ID	STRING	데이터 스트립 제품 데이터 항목(PDI)의 고유 식별자
DATATAKE_IDENTIFIER	STRING	지정된 데이터 수집에 대한 고유 식별자. ID에는 Sentinel-2 위성, 시작 날짜 및 시간, 절대 궤도 번호, 처리 기준이 포함됨
DATATAKE_TYPE	STRING	MSI 작동 모드
DEGRADED_MSI_DATA_PERCENTAGE	DOUBLE	저하된 MSI 및 보조 데이터의 비율
FORMAT_CORRECTNESS	STRING	단위(Product_Syntax) 및 데이터 스트립(Product Syntax 및 DS_Consistency) 수준에서 실행된 온라인 품질관리(OLQC) 검사의 종합
GENERAL_QUALITY	STRING	데이터 스트립 수준(Relative_Orbit_Number)에서 실행된 OLQC 검사의 종합
GENERATION_TIME	DOUBLE	제품 생성 시간
GEOMETRIC_QUALITY	STRING	데이터 스트립 수준에서 실행된 OLQC 검사의 종합(Attitude_Quality_Indicator)
GRANULE_ID	STRING	그레뉼 PDI의 고유 식별자(PDI_ID)
HIGH_PROBA_CLOUDS_PERCENTAGE	DOUBLE	높은 확률의 구름으로 분류된 픽셀의 비율
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B1	DOUBLE	밴드 B1 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B2	DOUBLE	밴드 B2 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B3	DOUBLE	밴드 B3 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B4	DOUBLE	밴드 B4 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B5	DOUBLE	밴드 B5 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B6	DOUBLE	밴드 B6 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B7	DOUBLE	밴드 B7 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8	DOUBLE	밴드 B8 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8A	DOUBLE	밴드 B8a 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B9	DOUBLE	밴드 B9 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B10	DOUBLE	밴드 B10 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B11	DOUBLE	밴드 B11 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B12	DOUBLE	밴드 B12 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 방위각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B1	DOUBLE	밴드 B1 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B2	DOUBLE	밴드 B2 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B3	DOUBLE	밴드 B3 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B4	DOUBLE	밴드 B4 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B5	DOUBLE	밴드 B5 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B6	DOUBLE	밴드 B6 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B7	DOUBLE	밴드 B7 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8	DOUBLE	밴드 B8 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8A	DOUBLE	밴드 B8a 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B9	DOUBLE	밴드 B9 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B10	DOUBLE	밴드 B10 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B11	DOUBLE	밴드 B11 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B12	DOUBLE	밴드 B12 및 모든 감지기의 평균 관측 입사 천정각을 포함하는 평균값
MEAN_SOLAR_AZIMUTH_ANGLE	DOUBLE	모든 밴드와 감지기의 태양 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_SOLAR_ZENITH_ANGLE	DOUBLE	모든 밴드와 감지기의 태양 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEDIUM_PROBA_CLOUDS_PERCENTAGE	DOUBLE	중간 가능성 구름으로 분류된 픽셀의 비율
MGRS_TILE	STRING	미국 군사 그리드 참조 시스템(MGRS) 타일
NODATA_PIXEL_PERCENTAGE	DOUBLE	데이터 없음 픽셀의 비율
NOT_VEGETATED_PERCENTAGE	DOUBLE	식물이 없는 것으로 분류된 픽셀의 비율
PROCESSING_BASELINE	STRING	프로세서 소프트웨어 버전 및 주요 지상 이미지 처리 파라미터(GIPP) 버전 측면에서 제품 생성 시 사용된 구성 기준
PRODUCT_ID	STRING	원래 Sentinel-2 제품의 전체 ID
RADIATIVE_TRANSFER_ACCURACY	DOUBLE	복사 전달 모델의 정확도
RADIOMETRIC_QUALITY	STRING	RADIOMETRIC_QUALITY 체크리스트 이름이 있는 Datastrips/QI_DATA에 포함된 OLQC 보고서를 기반으로 합니다.
REFLECTANCE_CONVERSION_CORRECTION	DOUBLE	지구-태양 거리 보정 계수
SATURATED_DEFECTIVE_PIXEL_PERCENTAGE	DOUBLE	포화 또는 결함이 있는 픽셀의 비율
SENSING_ORBIT_DIRECTION	STRING	이미징 궤도 방향
SENSING_ORBIT_NUMBER	DOUBLE	이미징 궤도 번호
SENSOR_QUALITY	STRING	그레뉼(Missing_Lines, Corrupted_ISP, Sensing_Time) 및 데이터 스트립(Degraded_SAD, Datation_Model) 수준에서 실행된 OLQC 검사의 종합
SOLAR_IRRADIANCE_B1	DOUBLE	밴드 B1의 평균 태양 대기권 밖 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B2	DOUBLE	밴드 B2의 평균 태양권외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B3	DOUBLE	밴드 B3의 평균 태양권 외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B4	DOUBLE	밴드 B4의 평균 태양권외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B5	DOUBLE	밴드 B5의 평균 태양권외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B6	DOUBLE	밴드 B6의 평균 태양권외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B7	DOUBLE	밴드 B7의 평균 태양권 외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B8	DOUBLE	밴드 B8의 평균 태양권외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B8A	DOUBLE	밴드 B8a의 평균 태양권외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B9	DOUBLE	밴드 B9의 평균 태양권 외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B10	DOUBLE	밴드 B10의 평균 태양권 외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B11	DOUBLE	밴드 B11의 평균 태양권외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B12	DOUBLE	밴드 B12의 평균 태양권외 일사량
SNOW_ICE_PERCENTAGE	DOUBLE	눈 또는 얼음으로 분류된 픽셀의 비율
SPACECRAFT_NAME	STRING	Sentinel-2 우주선 이름: Sentinel-2A, Sentinel-2B
THIN_CIRRUS_PERCENTAGE	DOUBLE	얇은 권운으로 분류된 픽셀의 비율
UNCLASSIFIED_PERCENTAGE	DOUBLE	분류되지 않은 픽셀의 비율
VEGETATION_PERCENTAGE	DOUBLE	식생으로 분류된 픽셀의 비율
WATER_PERCENTAGE	DOUBLE	물로 분류된 픽셀의 비율
WATER_VAPOUR_RETRIEVAL_ACCURACY	DOUBLE	수증기 모델의 선언된 정확도

이용약관

이용약관

Sentinel 데이터 사용에는 Copernicus Sentinel 데이터 이용약관이 적용됩니다.

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코드 편집기(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);
}

var dataset = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
                  .filterDate('2020-01-01', '2020-01-30')
                  // Pre-filter to get less cloudy granules.
                  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE',20))
                  .map(maskS2clouds);

var visualization = {
  min: 0.0,
  max: 0.3,
  bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
};

Map.setCenter(83.277, 17.7009, 12);

Map.addLayer(dataset.mean(), visualization, 'RGB');

Python 설정

Python API 및 geemap를 사용한 대화형 개발에 관한 자세한 내용은 Python 환경 페이지를 참고하세요.

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_SR')
    .filterDate('2020-01-01', '2020-01-30')
    # Pre-filter to get less cloudy granules.
    .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20))
    .map(mask_s2_clouds)
)

visualization = {
    'min': 0.0,
    'max': 0.3,
    'bands': ['B4', 'B3', 'B2'],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(83.277, 17.7009, 12)
m.add_layer(dataset.mean(), visualization, 'RGB')
m

코드 편집기에서 열기

Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-2A (SR)[지원 중단됨]

또한 처리 기준선이 '04.00' 이상인 데이터 (2022년 1월 25일 이후)를 이전 장면과 동일한 범위에 있도록 이동하는 컬렉션 COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED를 참고하세요. Sentinel-2는 식생, 토양, 수면 모니터링, 관측 등 코페르니쿠스 육지 모니터링 연구를 지원하는 폭넓은 고해상도 다중 스펙트럼 이미지 처리 임무입니다.

COPERNICUS/S2_SR, copernicus,esa,eu,msi,반사율,위성 이미지,sentinel,sr

2017-03-28T00:00:00Z/2026-02-28T14:37:15.589000Z

-56 -180 83 180

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https://developers.google.com/earth-engine/datasets