Harmonized Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-2A (SR)

데이터 세트 제공

2017-03-28T00:00:00Z–2025-09-01T14:32:11.937000Z

데이터 세트 제공업체

유럽 연합/ESA/코페르니쿠스

Earth Engine 스니펫

ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED")

다시 방문 간격

5일

태그

코페르니쿠스 ESA eu MSI 반사율 위성 이미지 센티넬 SR

설명

2022년 1월 25일 이후 PROCESSING_BASELINE이 '04.00' 이상인 Sentinel-2 장면의 DN (값) 범위가 1000만큼 이동되었습니다. 조정된 컬렉션은 최신 장면의 데이터를 이전 장면과 동일한 범위로 이동합니다.

Sentinel-2는 식생, 토양, 수면 모니터링은 물론 내륙 수로와 연안 지역 관측 등 코페르니쿠스 육지 모니터링 연구를 지원하는 폭넓은 고해상도 다중 스펙트럼 이미지 처리 임무입니다.

Sentinel-2 L2 데이터는 CDSE에서 다운로드됩니다. sen2cor를 실행하여 계산되었습니다. 경고: EE 컬렉션의 2017~2018년 L2 범위는 아직 전 세계에 적용되지 않습니다.

애셋에는 SR이 10000으로 스케일링된 12개의 UINT16 스펙트럼 밴드가 포함됩니다 (L1 데이터와 달리 B10은 없음). 또한 L2 전용 대역이 몇 개 더 있습니다 (자세한 내용은 대역 목록 참고). 자세한 내용은 Sentinel-2 사용자 핸드북을 참고하세요.

QA60은 2022년 1월 25일까지 래스터화된 클라우드 마스크 다각형을 포함한 비트마스크 밴드입니다. 이 날짜 이후에는 이러한 다각형이 생성되지 않습니다. 2024년 2월 28일부터 기존과 일관된 QA60 밴드는 MSK_CLASSI 클라우드 분류 밴드에서 구성됩니다. 자세한 내용은 클라우드 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 그레뉼 식별자입니다 (MGRS 참고).

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

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

대역

대역

이름	단위	최소	최대	확장	픽셀 크기	파장	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	수증기압입니다. 증기가 액체로 응축되어 컬럼 전체에 고르게 퍼져 있을 때 물이 차지하는 높이입니다.
SCL		1	11		20미터	없음	장면 분류 지도('데이터 없음' 값 0은 마스크 처리됨)
TCI_R					10미터	없음	트루 컬러 이미지, 빨간색 채널
TCI_G					10미터	없음	트루 컬러 이미지, 녹색 채널
TCI_B					10미터	없음	트루 컬러 이미지, 파란색 채널
MSK_CLDPRB		0	100		20미터	없음	클라우드 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 비트 마스크 비트 0~9: 사용되지 않음 비트 10: 불투명한 구름 0: 불투명한 구름 없음 1: 불투명한 구름이 있음 비트 11: 권운 0: 권운 없음 1: 권운이 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 있음) 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 테이블

값	색상	설명
1	#ff0004	포화 또는 결함
2	#868686	어두운 영역 픽셀
3	#774b0a	Cloud Shadows(구름 그림자)
4	#10d22c	초목
5	#ffff52	나지
6	#0000ff	물
7	#818181	구름 확률 낮음 / 분류되지 않음
8	#c0c0c0	구름이 있을 가능성이 중간
9	#f1f1f1	구름이 있을 확률이 높음
10	#bac5eb	Cirrus
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 그레뉼별 흐린 픽셀 비율
CLOUD_COVERAGE_ASSESSMENT	DOUBLE	이 그레인을 포함하는 전체 보관 파일의 흐린 픽셀 비율입니다. 원본 메타데이터에서 가져옴
CLOUDY_SHADOW_PERCENTAGE	DOUBLE	구름 그림자로 분류된 픽셀의 비율
DARK_FEATURES_PERCENTAGE	DOUBLE	어두운 특징 또는 그림자로 분류된 픽셀의 비율
DATASTRIP_ID	문자열	데이터 스트립 제품 데이터 항목 (PDI)의 고유 식별자
DATATAKE_IDENTIFIER	문자열	지정된 데이터 수집을 고유하게 식별합니다. ID에는 Sentinel-2 위성, 시작 날짜 및 시간, 절대 궤도 번호, 처리 기준선이 포함됩니다.
DATATAKE_TYPE	문자열	MSI 작동 모드
DEGRADED_MSI_DATA_PERCENTAGE	DOUBLE	MSI 및 보조 데이터의 품질 저하 비율
FORMAT_CORRECTNESS	문자열	그레인 (Product_Syntax) 및 데이터 스트립 (Product Syntax 및 DS_Consistency) 수준에서 실행된 온라인 품질 관리 (OLQC) 검사의 합성
GENERAL_QUALITY	문자열	데이터 스트립 수준 (Relative_Orbit_Number)에서 실행된 OLQC 검사의 합성
GENERATION_TIME	DOUBLE	제품 생성 시간
GEOMETRIC_QUALITY	문자열	데이터 스트립 수준에서 실행된 OLQC 검사의 합성 (Attitude_Quality_Indicator)
GRANULE_ID	문자열	그랜뉼 PDI의 고유 식별자 (PDI_ID)
HIGH_PROBA_CLOUDS_PERCENTAGE	DOUBLE	높은 확률의 구름으로 분류된 픽셀의 비율
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B1	DOUBLE	B1 밴드 및 모든 감지기의 시청 발생률 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B2	DOUBLE	B2 밴드 및 모든 감지기의 시청 발생률 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B3	DOUBLE	B3 밴드 및 모든 감지기의 시청 발생률 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B4	DOUBLE	밴드 B4 및 모든 감지기의 시청 발생률 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B5	DOUBLE	B5 밴드 및 모든 감지기의 시청 발생률 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B6	DOUBLE	밴드 B6 및 모든 감지기의 시청 발생률 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B7	DOUBLE	밴드 B7 및 모든 감지기의 시청 발생률 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8	DOUBLE	B8 밴드 및 모든 감지기의 시야각 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8A	DOUBLE	B8a 밴드 및 모든 감지기의 시야각 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B9	DOUBLE	B9 밴드 및 모든 감지기의 시청 발생률 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B10	DOUBLE	밴드 B10 및 모든 감지기의 시청 발생률 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B11	DOUBLE	밴드 B11 및 모든 감지기의 시청 발생률 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B12	DOUBLE	밴드 B12 및 모든 감지기의 시청 발생률 방위각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B1	DOUBLE	밴드 B1 및 모든 감지기의 시야각 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B2	DOUBLE	밴드 B2 및 모든 감지기의 시야각 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B3	DOUBLE	밴드 B3 및 모든 감지기의 시청 발생률 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B4	DOUBLE	밴드 B4 및 모든 감지기의 시야각 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B5	DOUBLE	밴드 B5 및 모든 감지기의 시야각 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B6	DOUBLE	밴드 B6 및 모든 감지기의 시야각 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B7	DOUBLE	밴드 B7 및 모든 감지기의 시청 발생률 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8	DOUBLE	밴드 B8 및 모든 감지기의 시야각 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8A	DOUBLE	B8a 밴드 및 모든 감지기의 시야각 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B9	DOUBLE	밴드 B9 및 모든 감지기의 시청 발생률 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B10	DOUBLE	B10 밴드 및 모든 감지기의 시야각 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B11	DOUBLE	B11 밴드 및 모든 감지기의 시야각 천정각 평균을 포함하는 평균값
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B12	DOUBLE	B12 밴드 및 모든 감지기의 시청 발생률 천정각 평균을 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 확률 구름으로 분류된 픽셀의 비율
MGRS_TILE	문자열	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	문자열	프로세서 소프트웨어 버전 및 주요 지상 이미지 처리 매개변수 (GIPP) 버전 측면에서 제품 생성 시 사용된 구성 기준
PRODUCT_ID	문자열	원래 Sentinel-2 제품의 전체 ID
RADIATIVE_TRANSFER_ACCURACY	DOUBLE	복사 전달 모델의 정확도
RADIOMETRIC_QUALITY	문자열	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	문자열	이미징 궤도 방향
SENSING_ORBIT_NUMBER	DOUBLE	이미지 궤도 번호
SENSOR_QUALITY	문자열	그레뉼(Missing_Lines, Corrupted_ISP, Sensing_Time) 및 데이터 스트립(Degraded_SAD, Datation_Model) 수준에서 실행된 OLQC 검사의 합성
SOLAR_IRRADIANCE_B1	DOUBLE	밴드 B1의 평균 태양권외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B2	DOUBLE	B2 밴드의 평균 태양권외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B3	DOUBLE	밴드 B3의 평균 태양권외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B4	DOUBLE	밴드 B4의 평균 태양권외권 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B5	DOUBLE	밴드 B5의 평균 태양권 외 대기권 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B6	DOUBLE	밴드 B6의 평균 태양권외 대기권 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B7	DOUBLE	밴드 B7의 평균 태양권외 복사 조도
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 대기권 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B10	DOUBLE	밴드 B10의 평균 태양권외 복사 조도
SOLAR_IRRADIANCE_B11	DOUBLE	밴드 B11의 평균 태양권외 일사량
SOLAR_IRRADIANCE_B12	DOUBLE	밴드 B12의 평균 태양권 외 대기권 일사량
SNOW_ICE_PERCENTAGE	DOUBLE	눈 또는 얼음으로 분류된 픽셀의 비율
SPACECRAFT_NAME	문자열	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	식물로 분류된 픽셀의 비율
WATER_PERCENTAGE	DOUBLE	물로 분류된 픽셀의 비율
WATER_VAPOUR_RETRIEVAL_ACCURACY	DOUBLE	수증기 모델의 선언된 정확도

이용약관

이용약관

Sentinel 데이터 사용에는 코페르니쿠스 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_HARMONIZED')
                  .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_HARMONIZED')
    .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

조화된 Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-2A (SR)

2022년 1월 25일 이후 PROCESSING_BASELINE이 '04.00' 이상인 Sentinel-2 장면의 DN (값) 범위가 1, 000만큼 이동되었습니다. HARMONIZED 컬렉션은 최신 장면의 데이터를 이전 장면과 동일한 범위로 이동합니다. Sentinel-2는 …을 비롯한 코페르니쿠스 육지 모니터링 연구를 지원하는 폭넓은 고해상도 다중 스펙트럼 이미지 처리 임무입니다.

COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED, copernicus,esa,eu,msi,reflectance,satellite-imagery,sentinel,sr

2017-03-28T00:00:00Z/2025-09-01T14:32:11.937000Z

-56 -180 83 180

Google Earth Engine

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