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

Thận trọng: Tập dữ liệu này đã được thay thế bằng COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED.

Phạm vi cung cấp tập dữ liệu

2017-03-28T00:00:00Z–2025-10-13T07:24:40.870000Z

Nhà cung cấp tập dữ liệu

Liên minh Châu Âu/ESA/Copernicus

Đoạn mã Earth Engine

ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR")

Khoảng thời gian xem lại

5 ngày

Thẻ

copernicus

esa

eu

msi

reflectance

satellite-imagery

sentinel

sr

Mô tả

Xem thêm tập hợp COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED giúp chuyển dữ liệu có PROCESSING_BASELINE "04.00" trở lên (sau ngày 25/01/2022) nằm trong cùng một dải như trong các cảnh cũ.

Sentinel-2 là một nhiệm vụ chụp ảnh đa phổ, có độ phân giải cao và dải quét rộng, hỗ trợ các nghiên cứu về Giám sát đất của Copernicus, bao gồm cả việc giám sát thảm thực vật, đất và nước, cũng như quan sát các tuyến đường thuỷ nội địa và khu vực ven biển.

Dữ liệu Sentinel-2 L2 được tải xuống từ CDSE. Các giá trị này được tính toán bằng cách chạy sen2cor. CẢNH BÁO: Phạm vi phủ sóng L2 từ năm 2017 đến năm 2018 trong bộ sưu tập EE chưa được mở rộng trên toàn cầu.

Các thành phần này chứa 12 dải phổ UINT16 biểu thị SR theo tỷ lệ 10000 (không giống như trong dữ liệu L1, không có B10). Ngoài ra, còn có một số dải dành riêng cho L2 (xem danh sách dải để biết thông tin chi tiết). Hãy xem Hướng dẫn sử dụng Sentinel-2 để biết thông tin chi tiết.

QA60 là một dải mặt nạ bit chứa các đa giác mặt nạ đám mây được chuyển đổi thành raster cho đến ngày 25/1/2022, khi các đa giác này ngừng được tạo. Kể từ ngày 28/2/2024, các dải tần QA60 nhất quán với phiên bản cũ sẽ được tạo từ các dải phân loại đám mây MSK_CLASSI. Để biết thêm thông tin chi tiết, hãy xem phần giải thích đầy đủ về cách tính toán mặt nạ đám mây.

Mã thành phần EE cho thành phần Sentinel-2 L2 có định dạng sau: COPERNICUS/S2_SR/20151128T002653_20151128T102149_T56MNN. Trong đó, phần số đầu tiên biểu thị ngày và giờ cảm biến, phần số thứ hai biểu thị ngày và giờ tạo sản phẩm, còn chuỗi gồm 6 ký tự cuối cùng là một mã nhận dạng hạt duy nhất cho biết thông tin tham chiếu lưới UTM (xem MGRS).

Để biết các tập dữ liệu hỗ trợ phát hiện đám mây và/hoặc bóng mây, hãy xem COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY và GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED.

Để biết thêm thông tin chi tiết về độ phân giải đo bức xạ của Sentinel-2, hãy xem trang này.

Dải

Dải

Tên	Đơn vị	Tối thiểu	Tối đa	Tỷ lệ	Kích thước pixel	Bước sóng	Mô tả
B1				0,0001	60 mét	443,9 nm (S2A) / 442,3 nm (S2B)	Khí dung
B2				0,0001	10 mét	496,6 nm (S2A) / 492,1 nm (S2B)	Xanh dương
B3				0,0001	10 mét	560nm (S2A) / 559nm (S2B)	Xanh lục
B4				0,0001	10 mét	664,5 nm (S2A) / 665 nm (S2B)	Đỏ
B5				0,0001	20 mét	703,9 nm (S2A) / 703,8 nm (S2B)	Red Edge 1
B6				0,0001	20 mét	740,2 nm (S2A) / 739,1 nm (S2B)	Red Edge 2
B7				0,0001	20 mét	782,5 nm (S2A) / 779,7 nm (S2B)	Red Edge 3
B8				0,0001	10 mét	835,1 nm (S2A) / 833 nm (S2B)	NIR
B8A				0,0001	20 mét	864,8 nm (S2A) / 864 nm (S2B)	Red Edge 4
B9				0,0001	60 mét	945 nm (S2A) / 943,2 nm (S2B)	Hơi nước
B11				0,0001	20 mét	1613,7 nm (S2A) / 1610,4 nm (S2B)	SWIR 1
B12				0,0001	20 mét	2202,4 nm (S2A) / 2185,7 nm (S2B)	SWIR 2
AOT				0,001	10 mét	Không có	Độ dày quang học của khí dung
WVP	cm			0,001	10 mét	Không có	Áp suất hơi nước. Chiều cao mà nước sẽ chiếm nếu hơi nước ngưng tụ thành chất lỏng và trải đều trên cột.
SCL		1	11		20 mét	Không có	Bản đồ phân loại cảnh (Giá trị "Không có dữ liệu" là 0 sẽ bị che khuất)
TCI_R					10 mét	Không có	Hình ảnh True Color, kênh Đỏ
TCI_G					10 mét	Không có	Hình ảnh True Color, kênh Xanh lục
TCI_B					10 mét	Không có	Hình ảnh True Color, kênh Xanh dương
MSK_CLDPRB		0	100		20 mét	Không có	Bản đồ xác suất về mây (thiếu trong một số sản phẩm)
MSK_SNWPRB		0	100		10 mét	Không có	Bản đồ xác suất có tuyết (thiếu trong một số sản phẩm)
QA10					10 mét	Không có	Luôn trống
QA20					20 mét	Không có	Luôn trống
QA60					60 mét	Không có	Mặt nạ đám mây. Được che từ ngày 25/1/2022 đến hết ngày 28/2/2024.
Bitmask cho QA60 Bit 0-9: Chưa dùng Bit 10: Mây che khuất 0: Không có mây che khuất 1: Có mây che phủ Bit 11: Mây ti 0: Không có mây ti 1: Có mây ti
MSK_CLASSI_OPAQUE					60 mét	Không có	Dải phân loại mây che khuất (0=không có mây, 1=có mây). Bị che khuất trước tháng 2 năm 2024.
MSK_CLASSI_CIRRUS					60 mét	Không có	Dải phân loại mây ti (0=không có mây, 1=có mây). Bị che khuất trước tháng 2 năm 2024.
MSK_CLASSI_SNOW_ICE					60 mét	Không có	Dải phân loại băng/tuyết (0=không có băng/tuyết, 1=có băng/tuyết). Bị che khuất trước tháng 2 năm 2024.

Bảng lớp SCL

Giá trị	Màu	Mô tả
1	#ff0004	Bị bão hoà hoặc có lỗi
2	#868686	Pixel vùng tối
3	#774b0a	Bóng mây
4	#10d22c	Cây cối
5	#ffff52	Đất trống
6	#0000ff	Nước
7	#818181	Mây có xác suất thấp / Chưa phân loại
8	#c0c0c0	Mây có xác suất ở mức trung bình
9	#f1f1f1	Mây có xác suất cao
10	#bac5eb	Mây ti
11	#52fff9	Tuyết / Băng

Thuộc tính hình ảnh

Thuộc tính hình ảnh

Tên	Loại	Mô tả
AOT_RETRIEVAL_ACCURACY	DOUBLE	Độ chính xác của mô hình Độ dày quang học của khí dung
CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm pixel có mây theo hạt lấy từ siêu dữ liệu gốc
CLOUD_COVERAGE_ASSESSMENT	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm pixel có mây cho toàn bộ kho lưu trữ chứa hạt này. Lấy từ siêu dữ liệu gốc
CLOUDY_SHADOW_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm pixel được phân loại là bóng mây
DARK_FEATURES_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm pixel được phân loại là đối tượng tối hoặc bóng
DATASTRIP_ID	STRING	Giá trị nhận dạng riêng biệt của mục dữ liệu sản phẩm (PDI) trong dải dữ liệu
DATATAKE_IDENTIFIER	STRING	Xác định duy nhất một Datatake nhất định. Mã này chứa vệ tinh Sentinel-2, ngày và giờ bắt đầu, số quỹ đạo tuyệt đối và đường cơ sở xử lý.
DATATAKE_TYPE	STRING	Chế độ hoạt động MSI
DEGRADED_MSI_DATA_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ MSI và dữ liệu phụ bị giảm chất lượng
FORMAT_CORRECTNESS	STRING	Tổng hợp các bước kiểm tra Kiểm soát chất lượng trực tuyến (OLQC) được thực hiện ở cấp độ hạt (Product_Syntax) và dải dữ liệu (Product Syntax và DS_Consistency)
GENERAL_QUALITY	STRING	Tổng hợp các hoạt động kiểm tra OLQC được thực hiện ở cấp datastrip (Relative_Orbit_Number)
GENERATION_TIME	DOUBLE	Thời gian tạo sản phẩm
GEOMETRIC_QUALITY	STRING	Tổng hợp các quy trình kiểm tra OLQC được thực hiện ở cấp datastrip (Attitude_Quality_Indicator)
GRANULE_ID	STRING	Giá trị nhận dạng duy nhất của hạt PDI (PDI_ID)
HIGH_PROBA_CLOUDS_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm pixel được phân loại là mây có xác suất cao
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B1	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B1 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B2	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B2 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B3	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B3 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B4	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B4 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B5	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B5 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B6	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B6 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B7	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B7 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B8 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8A	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B8a và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B9	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B9 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B10	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B10 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B11	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B11 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B12	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc phương vị tới khi quan sát được tính trung bình cho dải B12 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B1	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B1 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B2	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B2 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B3	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B3 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B4	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B4 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B5	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B5 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B6	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B6 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B7	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B7 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B8 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8A	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B8a và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B9	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B9 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B10	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B10 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B11	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B11 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B12	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh quan sát được tính trung bình cho dải B12 và cho tất cả các máy phát hiện
MEAN_SOLAR_AZIMUTH_ANGLE	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh mặt trời được tính trung bình cho tất cả các dải và máy phát hiện
MEAN_SOLAR_ZENITH_ANGLE	DOUBLE	Giá trị trung bình chứa góc thiên đỉnh mặt trời được tính trung bình cho tất cả các dải và máy phát hiện
MEDIUM_PROBA_CLOUDS_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm pixel được phân loại là mây có xác suất trung bình
MGRS_TILE	STRING	Ô Lưới tham chiếu quân sự của Hoa Kỳ (MGRS)
NODATA_PIXEL_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm số pixel Không có dữ liệu
NOT_VEGETATED_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm pixel được phân loại là không có thảm thực vật
PROCESSING_BASELINE	STRING	Đường cơ sở cấu hình được dùng tại thời điểm tạo sản phẩm về phiên bản phần mềm bộ xử lý và phiên bản chính của Các thông số xử lý hình ảnh mặt đất (GIPP)
PRODUCT_ID	STRING	Mã nhận dạng đầy đủ của sản phẩm Sentinel-2 ban đầu
RADIATIVE_TRANSFER_ACCURACY	DOUBLE	Độ chính xác của mô hình truyền bức xạ
RADIOMETRIC_QUALITY	STRING	Dựa trên các báo cáo OLQC có trong Datastrips/QI_DATA với tên danh sách kiểm tra RADIOMETRIC_QUALITY
REFLECTANCE_CONVERSION_CORRECTION	DOUBLE	Hệ số điều chỉnh khoảng cách giữa Trái Đất và Mặt Trời
SATURATED_DEFECTIVE_PIXEL_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm điểm ảnh bị bão hoà hoặc có lỗi
SENSING_ORBIT_DIRECTION	STRING	Hướng quỹ đạo chụp ảnh
SENSING_ORBIT_NUMBER	DOUBLE	Số quỹ đạo chụp ảnh
SENSOR_QUALITY	STRING	Tổng hợp các bước kiểm tra OLQC được thực hiện ở cấp độ hạt (Missing_Lines, Corrupted_ISP và Sensing_Time) và cấp độ dải dữ liệu (Degraded_SAD và Datation_Model)
SOLAR_IRRADIANCE_B1	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B1
SOLAR_IRRADIANCE_B2	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B2
SOLAR_IRRADIANCE_B3	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B3
SOLAR_IRRADIANCE_B4	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B4
SOLAR_IRRADIANCE_B5	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B5
SOLAR_IRRADIANCE_B6	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B6
SOLAR_IRRADIANCE_B7	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B7
SOLAR_IRRADIANCE_B8	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B8
SOLAR_IRRADIANCE_B8A	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B8a
SOLAR_IRRADIANCE_B9	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B9
SOLAR_IRRADIANCE_B10	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B10
SOLAR_IRRADIANCE_B11	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B11
SOLAR_IRRADIANCE_B12	DOUBLE	Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho dải B12
SNOW_ICE_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm pixel được phân loại là tuyết hoặc băng
SPACECRAFT_NAME	STRING	Tên tàu vũ trụ Sentinel-2: Sentinel-2A, Sentinel-2B
THIN_CIRRUS_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm pixel được phân loại là mây ti mỏng
UNCLASSIFIED_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm pixel chưa được phân loại
VEGETATION_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm pixel được phân loại là thảm thực vật
WATER_PERCENTAGE	DOUBLE	Tỷ lệ phần trăm pixel được phân loại là nước
WATER_VAPOUR_RETRIEVAL_ACCURACY	DOUBLE	Độ chính xác được khai báo của mô hình Hơi nước

Điều khoản sử dụng

Điều khoản sử dụng

Việc sử dụng dữ liệu Sentinel phải tuân thủ Điều khoản và điều kiện về dữ liệu Sentinel của Copernicus.

Khám phá bằng Earth Engine

Quan trọng: Earth Engine là một nền tảng để phân tích khoa học và trực quan hoá các tập dữ liệu không gian địa lý ở quy mô petabyte, vừa mang lại lợi ích cho cộng đồng, vừa phục vụ người dùng doanh nghiệp và chính phủ. Bạn có thể sử dụng Earth Engine miễn phí cho mục đích nghiên cứu, giáo dục và phi lợi nhuận. Để bắt đầu, vui lòng đăng ký quyền truy cập vào Earth Engine.

Trình soạn thảo mã (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');

Thiết lập Python

Hãy xem trang Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap cho quá trình phát triển tương tác.

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

Mở trong Trình soạn thảo mã

Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-2A (SR) [không dùng nữa]

Xem thêm tập hợp COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED giúp chuyển dữ liệu có PROCESSING_BASELINE "04.00" trở lên (sau ngày 25/01/2022) sang cùng dải dữ liệu như trong các cảnh cũ. Sentinel-2 là một nhiệm vụ chụp ảnh đa phổ, có độ phân giải cao và dải quét rộng, hỗ trợ các nghiên cứu về Giám sát đất liền của Copernicus, bao gồm cả việc giám sát thảm thực vật, lớp phủ đất và nước, cũng như quan sát…

COPERNICUS/S2_SR, copernicus,esa,eu,msi,reflectance,satellite-imagery,sentinel,sr

2017-03-28T00:00:00Z/2025-10-13T07:24:40.870000Z

-56 -180 83 180

Google Earth Engine

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