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

COPERNICUS/S2_SR
Disponibilité des ensembles de données
2017-03-28T00:00:00Z–2025-09-01T08:36:36.518000Z
Fournisseur de l'ensemble de données
Extrait Earth Engine
ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR")
Intervalle de réexamen
5 jours
Tags
copernicus
esa
eu
msi
réflectance
satellite-imagery
Sentinel
sr

Description

Consultez également la collection COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED qui déplace les données avec PROCESSING_BASELINE "04.00" ou supérieur (après le 25/01/2022) pour qu'elles se trouvent dans la même plage que dans les scènes plus anciennes.

Sentinel-2 est une mission d'imagerie multispectrale à haute résolution et à large champ qui soutient les études Copernicus sur la surveillance des terres, y compris la surveillance de la couverture végétale, des sols et de l'eau, ainsi que l'observation des voies navigables intérieures et des zones côtières.

Les données Sentinel-2 L2 sont téléchargées depuis le CDSE. Elles ont été calculées en exécutant sen2cor. AVERTISSEMENT : La couverture de niveau 2 pour 2017-2018 dans la collection EE n'est pas encore mondiale.

Les composants contiennent 12 bandes spectrales UINT16 représentant la réflectance de surface (SR) mise à l'échelle par 10 000 (contrairement aux données de niveau 1, il n'y a pas de bande 10). Il existe également plusieurs autres bandes spécifiques à L2 (voir la liste des bandes pour en savoir plus). Pour en savoir plus, consultez le manuel de l'utilisateur de Sentinel-2.

QA60 est une bande de masque de bits qui contenait des polygones de masque de nuages rasterisés jusqu'au 25/01/2022, date à laquelle ces polygones ont cessé d'être produits. À partir du 28/02/2024, les bandes QA60 cohérentes avec l'ancienne méthode seront construites à partir des bandes de classification du cloud MSK_CLASSI. Pour en savoir plus, consultez l'explication complète sur le calcul des masques de nuages.

Les ID d'éléments EE pour les éléments Sentinel-2 L2 se présentent au format suivant : COPERNICUS/S2_SR/20151128T002653_20151128T102149_T56MNN. Dans cet exemple, la première partie numérique représente la date et l'heure de la détection, la deuxième partie numérique représente la date et l'heure de génération du produit, et la chaîne de six caractères finale est un identifiant unique de granule indiquant sa référence de grille UTM (voir MGRS).

Pour obtenir des ensembles de données permettant de détecter les nuages et/ou les ombres de nuages, consultez COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY et GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED.

Pour en savoir plus sur la résolution radiométrique de Sentinel-2, consultez cette page.

Bracelets

Bandes

Nom Unités Min Max Échelle Taille des pixels Longueur d'onde Description
B1 0,0001 60 mètres 443,9 nm (S2A) / 442,3 nm (S2B)

Aérosols

B2 0,0001 10 mètres 496,6 nm (S2A) / 492,1 nm (S2B)

Bleu

B3 0,0001 10 mètres 560 nm (S2A) / 559 nm (S2B)

Vert

B4 0,0001 10 mètres 664,5 nm (S2A) / 665 nm (S2B)

Rouge

B5 0,0001 20 mètres 703,9 nm (S2A) / 703,8 nm (S2B)

Red Edge 1

B6 0,0001 20 mètres 740,2 nm (S2A) / 739,1 nm (S2B)

Red Edge 2

B7 0,0001 20 mètres 782,5 nm (S2A) / 779,7 nm (S2B)

Red Edge 3

B8 0,0001 10 mètres 835,1 nm (S2A) / 833 nm (S2B)

NIR

B8A 0,0001 20 mètres 864,8 nm (S2A) / 864 nm (S2B)

Red Edge 4

B9 0,0001 60 mètres 945 nm (S2A) / 943,2 nm (S2B)

Vapeur d'eau

B11 0,0001 20 mètres 1 613,7 nm (S2A) / 1 610,4 nm (S2B)

SWIR 1

B12 0,0001 20 mètres 2 202,4 nm (S2A) / 2 185,7 nm (S2B)

SWIR 2

AOT 0,001 10 mètres Aucun

Épaisseur optique des aérosols

WVP cm 0,001 10 mètres Aucun

Pression de vapeur d'eau. Hauteur qu'occuperait l'eau si la vapeur était condensée en liquide et répartie uniformément dans la colonne.

SCL 1 11 20 mètres Aucun

Carte de classification des scènes (la valeur "Aucune donnée" de 0 est masquée)

TCI_R 10 mètres Aucun

Image en vraies couleurs, canal rouge

TCI_G 10 mètres Aucun

Image en vraies couleurs, canal vert

TCI_B 10 mètres Aucun

Image en vraies couleurs, canal bleu

MSK_CLDPRB 0 100 20 mètres Aucun

Carte de probabilité de couverture nuageuse (manquante dans certains produits)

MSK_SNWPRB 0 100 10 mètres Aucun

Carte de probabilité de neige (manquante dans certains produits)

QA10 10 mètres Aucun

Toujours vide

QA20 20 mètres Aucun

Toujours vide

QA60 60 mètres Aucun

Masque de nuages. Masqué du 25/01/2022 au 28/02/2024 inclus.

MSK_CLASSI_OPAQUE 60 mètres Aucun

Bande de classification des nuages opaques (0=pas de nuages, 1=nuages). Masqué avant février 2024.

MSK_CLASSI_CIRRUS 60 mètres Aucun

Bande de classification des cirrus (0=pas de nuages, 1=nuages). Masqué avant février 2024.

MSK_CLASSI_SNOW_ICE 60 mètres Aucun

Bande de classification de la neige/du verglas (0=pas de neige/verglas, 1=neige/verglas). Masqué avant février 2024.

Tableau des classes SCL

Valeur Couleur Description
1 #ff0004

Saturé ou défectueux

2 #868686

Pixels de la zone sombre

3 #774b0a

Ombres de nuages

4 #10d22c

Végétation

5 #ffff52

Sols nus

6 #0000ff

Eau

7 #818181

Nuages à faible probabilité / non classés

8 #c0c0c0

Nuages à probabilité moyenne

9 #f1f1f1

Nuages (probabilité élevée)

10 #bac5eb

Cirrus

11 #52fff9

Neige / Verglas

Propriétés des images

Propriétés de l'image

Nom Type Description
AOT_RETRIEVAL_ACCURACY DOUBLE

Précision du modèle d'épaisseur optique des aérosols

CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels nuageux spécifiques à la granule, extrait des métadonnées d'origine

CLOUD_COVERAGE_ASSESSMENT DOUBLE

Pourcentage de pixels nuageux pour l'ensemble de l'archive contenant ce granule. Extrait des métadonnées d'origine

CLOUDY_SHADOW_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels classés comme ombre de nuage

DARK_FEATURES_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels classés comme des zones sombres ou des ombres

DATASTRIP_ID STRING

Identifiant unique de l'élément de données produit (EDP) de la bande de données

DATATAKE_IDENTIFIER STRING

Identifie de manière unique une prise de données donnée. L'ID contient le satellite Sentinel-2, la date et l'heure de début, le numéro d'orbite absolue et la référence de traitement.

DATATAKE_TYPE STRING

Mode de fonctionnement MSI

DEGRADED_MSI_DATA_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de données MSI et auxiliaires dégradées

FORMAT_CORRECTNESS STRING

Synthèse des contrôles qualité en ligne (OLQC) effectués au niveau des granules (Product_Syntax) et des bandes de données (ProductSyntax et DS_Consistency)

GENERAL_QUALITY STRING

Synthèse des vérifications OLQC effectuées au niveau de la bande de données (Relative_Orbit_Number)

GENERATION_TIME DOUBLE

Date et heure de génération du produit

GEOMETRIC_QUALITY STRING

Synthèse des vérifications OLQC effectuées au niveau de la bande de données (Attitude_Quality_Indicator)

GRANULE_ID STRING

Identifiant unique du PDI du granule (PDI_ID)

HIGH_PROBA_CLOUDS_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels classés comme nuages à forte probabilité

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B1 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B1 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B2 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B2 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B3 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B3 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B4 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B4 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B5 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B5 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B6 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B6 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B7 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B7 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B8 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8A DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B8a et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B9 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B9 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B10 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B10 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B11 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B11 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B12 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut d'incidence de la vue pour la bande B12 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B1 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal d'incidence de la vue pour la bande B1 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B2 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal d'incidence de la vue pour la bande B2 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B3 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal d'incidence de la vue pour la bande B3 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B4 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal d'incidence de la vue pour la bande B4 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B5 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal d'incidence de la vue pour la bande B5 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B6 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal d'incidence de la vue pour la bande B6 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B7 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal d'incidence de la vue pour la bande B7 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal d'incidence de la vue pour la bande B8 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8A DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal d'incidence de la vue pour la bande B8a et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B9 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal d'incidence de la vue pour la bande B9 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B10 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal d'incidence de la vue pour la bande B10 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B11 DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal d'incidence de la vue pour la bande B11 et pour tous les détecteurs

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B12 DOUBLE

Valeur moyenne contenant l'angle zénithal moyen d'incidence de la vue pour la bande B12 et pour tous les détecteurs

MEAN_SOLAR_AZIMUTH_ANGLE DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle d'azimut solaire pour toutes les bandes et tous les détecteurs

MEAN_SOLAR_ZENITH_ANGLE DOUBLE

Valeur moyenne contenant la moyenne de l'angle zénithal du soleil pour toutes les bandes et tous les détecteurs

MEDIUM_PROBA_CLOUDS_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels classés comme nuages de probabilité moyenne

MGRS_TILE STRING

Tuile du système de référence de grille militaire américain (MGRS)

NODATA_PIXEL_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels "Aucune donnée"

NOT_VEGETATED_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels classés comme non végétalisés

PROCESSING_BASELINE STRING

Configuration de référence utilisée au moment de la génération du produit en termes de version du logiciel du processeur et de version principale des paramètres de traitement des images au sol (GIPP)

PRODUCT_ID STRING

ID complet du produit Sentinel-2 d'origine

RADIATIVE_TRANSFER_ACCURACY DOUBLE

Précision du modèle de transfert radiatif

RADIOMETRIC_QUALITY STRING

Basé sur les rapports OLQC contenus dans les bandes de données/QI_DATA avec le nom de la checklist RADIOMETRIC_QUALITY

REFLECTANCE_CONVERSION_CORRECTION DOUBLE

Facteur de correction de la distance Terre-Soleil

SATURATED_DEFECTIVE_PIXEL_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels saturés ou défectueux

SENSING_ORBIT_DIRECTION STRING

Direction de l'orbite d'imagerie

SENSING_ORBIT_NUMBER DOUBLE

Numéro d'orbite d'imagerie

SENSOR_QUALITY STRING

Synthèse des vérifications OLQC effectuées au niveau du granule (Missing_Lines, Corrupted_ISP et Sensing_Time) et de la bande de données (Degraded_SAD et Datation_Model)

SOLAR_IRRADIANCE_B1 DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B1

SOLAR_IRRADIANCE_B2 DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B2

SOLAR_IRRADIANCE_B3 DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B3

SOLAR_IRRADIANCE_B4 DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B4

SOLAR_IRRADIANCE_B5 DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B5

SOLAR_IRRADIANCE_B6 DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B6

SOLAR_IRRADIANCE_B7 DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B7

SOLAR_IRRADIANCE_B8 DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B8

SOLAR_IRRADIANCE_B8A DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B8a

SOLAR_IRRADIANCE_B9 DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B9

SOLAR_IRRADIANCE_B10 DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B10

SOLAR_IRRADIANCE_B11 DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B11

SOLAR_IRRADIANCE_B12 DOUBLE

Irradiance solaire moyenne exoatmosphérique pour la bande B12

SNOW_ICE_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels classés comme neige ou glace

SPACECRAFT_NAME STRING

Nom du satellite Sentinel-2 : Sentinel-2A, Sentinel-2B

THIN_CIRRUS_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels classés comme cirrus fins

UNCLASSIFIED_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels non classifiés

VEGETATION_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels classés comme végétation

WATER_PERCENTAGE DOUBLE

Pourcentage de pixels classés comme de l'eau

WATER_VAPOUR_RETRIEVAL_ACCURACY DOUBLE

Précision déclarée du modèle de vapeur d'eau

Conditions d'utilisation

Conditions d'utilisation

L'utilisation des données Sentinel est régie par les Conditions générales relatives aux données Sentinel du programme Copernicus.

Explorer avec Earth Engine

Éditeur de code (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');

Configuration de Python

Consultez la page Environnement Python pour en savoir plus sur l'API Python et sur l'utilisation de geemap pour le développement interactif.

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
Ouvrir dans l'éditeur de code