
- データセットの可用性
- 2015-06-27T00:00:00Z–2025-09-04T20:10:56.717000Z
- データセット プロバイダ
- 欧州連合/ESA/Copernicus
- 再確認間隔
- 5 日間
- タグ
説明
2022 年 1 月 25 日以降、PROCESSING_BASELINE が「04.00」以上の Sentinel-2 シーンでは、DN(値)の範囲が 1, 000 ずつシフトしています。HARMONIZED コレクションは、新しいシーンのデータを古いシーンと同じ範囲にシフトします。
Sentinel-2 は、広範囲にわたる高解像度のマルチスペクトル画像処理ミッションです。コペルニクスの陸地モニタリング調査をサポートし、植生、土壌、水被覆のモニタリングや、内陸水路と沿岸地域の観測を行います。
Sentinel-2 データには、10,000 でスケーリングされた TOA 反射率を表す 13 個の UINT16 スペクトル バンドが含まれています。詳しくは、Sentinel-2 ユーザー ハンドブックをご覧ください。QA60 は、2022 年 2 月までラスタライズされた雲マスク ポリゴンを含んでいたビットマスク バンドです。このポリゴンの生成は 2022 年 2 月に停止しました。2024 年 2 月より、以前の QA60 バンドは MSK_CLASSI クラウド分類バンドから構築されます。詳細については、雲マスクの計算方法に関する詳細な説明をご覧ください。
各 Sentinel-2 プロダクト(ZIP アーカイブ)には複数のグラニュールが含まれている場合があります。各グラニュールは個別の Earth Engine アセットになります。Sentinel-2 アセットの EE アセット ID の形式は、COPERNICUS/S2/20151128T002653_20151128T102149_T56MNN です。最初の数値部分はセンシングの日時、2 番目の数値部分はプロダクトの生成日時、最後の 6 文字の文字列は UTM グリッド参照を示す一意のグラニュール ID です(MGRS を参照)。
ESA によって生成されたレベル 2 データは、コレクション COPERNICUS/S2_SR にあります。
クラウドとクラウド シャドウの検出に役立つデータセットについては、COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY と GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED をご覧ください。
Sentinel-2 の放射分解能の詳細については、こちらのページをご覧ください。
バンド
帯域
名前 | スケール | ピクセルサイズ | 波長 | 説明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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B1 |
0.0001 | 60 メートル | 443.9 nm(S2A)/ 442.3 nm(S2B) | エアゾール |
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B2 |
0.0001 | 10 メートル | 496.6 nm(S2A)/ 492.1 nm(S2B) | 青 |
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B3 |
0.0001 | 10 メートル | 560 nm(S2A)/ 559 nm(S2B) | 緑 |
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B4 |
0.0001 | 10 メートル | 664.5 nm(S2A)/ 665 nm(S2B) | 赤 |
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B5 |
0.0001 | 20 メートル | 703.9 nm(S2A)/ 703.8 nm(S2B) | レッドエッジ 1 |
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B6 |
0.0001 | 20 メートル | 740.2 nm(S2A)/ 739.1 nm(S2B) | Red Edge 2 |
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B7 |
0.0001 | 20 メートル | 782.5 nm(S2A)/ 779.7 nm(S2B) | Red Edge 3 |
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B8 |
0.0001 | 10 メートル | 835.1 nm(S2A)/ 833 nm(S2B) | NIR |
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B8A |
0.0001 | 20 メートル | 864.8 nm(S2A)/ 864 nm(S2B) | Red Edge 4 |
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B9 |
0.0001 | 60 メートル | 945 nm(S2A)/ 943.2 nm(S2B) | 水蒸気 |
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B10 |
0.0001 | 60 メートル | 1373.5 nm(S2A)/ 1376.9 nm(S2B) | 巻雲 |
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B11 |
0.0001 | 20 メートル | 1,613.7 nm(S2A)/ 1,610.4 nm(S2B) | SWIR 1 |
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B12 |
0.0001 | 20 メートル | 2202.4 nm(S2A)/ 2185.7 nm(S2B) | SWIR 2 |
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QA10 |
10 メートル | なし | 常に空 |
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QA20 |
20 メートル | なし | 常に空 |
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QA60 |
60 メートル | なし | 雲マスク。2022 年 2 月から 2024 年 2 月までマスク処理されています。 |
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MSK_CLASSI_OPAQUE |
60 メートル | なし | 不透明な雲の分類帯域(0=雲なし、1=雲あり)。2024 年 2 月より前にマスク処理されています。 |
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MSK_CLASSI_CIRRUS |
60 メートル | なし | 巻雲の分類帯域(0=雲なし、1=雲あり)。2024 年 2 月より前にマスク処理されています。 |
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MSK_CLASSI_SNOW_ICE |
60 メートル | なし | 雪氷分類バンド(0=雪氷なし、1=雪氷あり)。2024 年 2 月より前にマスク処理されています。 |
画像プロパティ検出
画像プロパティ
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE | DOUBLE | 元のメタデータから取得したグラニュール固有の曇りピクセルの割合 |
CLOUD_COVERAGE_ASSESSMENT | DOUBLE | このグラニュールを含むアーカイブ全体の曇りピクセルの割合。元のメタデータから取得 |
DATASTRIP_ID | STRING | データストリップのプロダクト データ アイテム(PDI)の固有識別子 |
DATATAKE_IDENTIFIER | STRING | 特定の Datatake を一意に識別します。ID には、Sentinel-2 衛星、開始日時、絶対軌道番号、処理ベースラインが含まれます。 |
DATATAKE_TYPE | STRING | MSI 動作モード |
DEGRADED_MSI_DATA_PERCENTAGE | DOUBLE | 劣化している MSI と補助データの割合 |
FORMAT_CORRECTNESS | STRING | グラニュール(Product_Syntax)レベルとデータストリップ(Product Syntax と DS_Consistency)レベルで実行されたオンライン品質管理(OLQC)チェックの合成 |
GENERAL_QUALITY | STRING | データストリップ レベル(Relative_Orbit_Number)で実行された OLQC チェックの合成 |
GENERATION_TIME | DOUBLE | プロダクトの生成時間 |
GEOMETRIC_QUALITY | STRING | データストリップ レベルで実行された OLQC チェックの合成(Attitude_Quality_Indicator) |
GRANULE_ID | STRING | グラニュールの PDI の固有識別子(PDI_ID) |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B1 | DOUBLE | バンド B1 とすべての検出器の視線入射方位角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B2 | DOUBLE | バンド B2 とすべての検出器の視線入射角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B3 | DOUBLE | バンド B3 とすべての検出器の視線入射方位角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B4 | DOUBLE | バンド B4 とすべての検出器の視線入射角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B5 | DOUBLE | バンド B5 とすべての検出器の視線入射方位角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B6 | DOUBLE | バンド B6 とすべての検出器の視線入射角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B7 | DOUBLE | バンド B7 とすべての検出器の視線入射角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8 | DOUBLE | バンド B8 とすべての検出器の視線入射角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8A | DOUBLE | バンド B8a とすべての検出器の視線入射方位角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B9 | DOUBLE | バンド B9 とすべての検出器の視線入射角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B10 | DOUBLE | バンド B10 とすべての検出器の視線入射角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B11 | DOUBLE | バンド B11 とすべての検出器の視線入射角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B12 | DOUBLE | バンド B12 とすべての検出器の視線入射角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B1 | DOUBLE | バンド B1 とすべての検出器の視線入射天頂角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B2 | DOUBLE | バンド B2 とすべての検出器の視線入射天頂角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B3 | DOUBLE | バンド B3 とすべての検出器の視線入射天頂角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B4 | DOUBLE | バンド B4 とすべての検出器の視線入射天頂角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B5 | DOUBLE | バンド B5 とすべての検出器の視線入射天頂角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B6 | DOUBLE | バンド B6 とすべての検出器の視線入射天頂角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B7 | DOUBLE | バンド B7 とすべての検出器の視線入射天頂角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8 | DOUBLE | バンド B8 とすべての検出器の視線入射天頂角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8A | DOUBLE | バンド B8a とすべての検出器の視線入射角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B9 | DOUBLE | バンド B9 とすべての検出器の視線入射天頂角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B10 | DOUBLE | バンド B10 とすべての検出器の視線入射角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B11 | DOUBLE | バンド B11 とすべての検出器の視線入射角の平均値を含む平均値 |
MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B12 | DOUBLE | バンド B12 とすべての検出器の視線入射角の平均を含む平均値 |
MEAN_SOLAR_AZIMUTH_ANGLE | DOUBLE | すべてのバンドと検出器の太陽方位角の平均値を含む平均値 |
MEAN_SOLAR_ZENITH_ANGLE | DOUBLE | すべてのバンドと検出器の太陽天頂角の平均値を含む平均値 |
MGRS_TILE | STRING | 米国軍事グリッド参照システム(MGRS)タイル |
PROCESSING_BASELINE | STRING | プロセッサ ソフトウェア バージョンと主要な地上画像処理パラメータ(GIPP)バージョンに関するプロダクト生成時の構成ベースライン |
PRODUCT_ID | STRING | 元の Sentinel-2 プロダクトの完全な ID |
RADIOMETRIC_QUALITY | STRING | RADIOMETRIC_QUALITY チェックリスト名を含む Datastrips/QI_DATA に含まれる OLQC レポートに基づく |
REFLECTANCE_CONVERSION_CORRECTION | DOUBLE | 地球と太陽の距離の補正係数 |
SENSING_ORBIT_DIRECTION | STRING | 撮像軌道の方向 |
SENSING_ORBIT_NUMBER | DOUBLE | 画像処理の軌道番号 |
SENSOR_QUALITY | STRING | グラニュール(Missing_Lines、Corrupted_ISP、Sensing_Time)レベルとデータストリップ(Degraded_SAD、Datation_Model)レベルで実行された OLQC チェックの合成 |
SOLAR_IRRADIANCE_B1 | DOUBLE | バンド B1 の太陽圏外放射照度の平均値 |
SOLAR_IRRADIANCE_B2 | DOUBLE | バンド B2 の太陽圏外放射照度の平均値 |
SOLAR_IRRADIANCE_B3 | DOUBLE | バンド B3 の太陽圏外放射照度の平均値 |
SOLAR_IRRADIANCE_B4 | DOUBLE | バンド B4 の太陽圏外放射照度の平均値 |
SOLAR_IRRADIANCE_B5 | DOUBLE | バンド B5 の太陽圏外放射照度の平均値 |
SOLAR_IRRADIANCE_B6 | DOUBLE | バンド B6 の太陽圏外放射照度の平均値 |
SOLAR_IRRADIANCE_B7 | DOUBLE | バンド B7 の太陽圏外放射照度の平均値 |
SOLAR_IRRADIANCE_B8 | DOUBLE | バンド B8 の太陽圏外放射照度の平均値 |
SOLAR_IRRADIANCE_B8A | DOUBLE | バンド B8a の太陽圏外放射照度の平均値 |
SOLAR_IRRADIANCE_B9 | DOUBLE | バンド B9 の太陽圏外放射照度の平均値 |
SOLAR_IRRADIANCE_B10 | DOUBLE | バンド B10 の太陽圏外放射照度の平均値 |
SOLAR_IRRADIANCE_B11 | DOUBLE | バンド B11 の太陽圏外放射照度の平均値 |
SOLAR_IRRADIANCE_B12 | DOUBLE | バンド B12 の大気圏外の平均太陽放射照度 |
SPACECRAFT_NAME | STRING | Sentinel-2 宇宙船の名前: Sentinel-2A、Sentinel-2B |
利用規約
利用規約
Sentinel データの使用には、Copernicus Sentinel Data Terms and Conditions が適用されます。
Earth Engine で探索する
コードエディタ(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