このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。

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

データセットの可用性: 2017-03-28T00:00:00Z–2025-09-01T08:36:36.518000Z
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: copernicus

esa

eu

msi

反射率

satellite-imagery

Sentinel

sr

説明

PROCESSING_BASELINE が「04.00」以上（2022 年 1 月 25 日以降）のデータを古いシーンと同じ範囲にシフトするコレクション COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED もご覧ください。

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 L2 データは CDSE からダウンロードされます。これらは sen2cor を実行して計算されました。警告: EE コレクションの 2017 ～ 2018 年の L2 カバレッジは、まだグローバルではありません。

アセットには、SR を 10000 倍した値を示す 12 個の UINT16 スペクトルバンドが含まれています（L1 データとは異なり、B10 はありません）。また、L2 固有のバンドもいくつかあります（詳しくはバンドリストをご覧ください）。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 1 月 25 日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。この日以降、これらのポリゴンの生成は停止されました。2024 年 2 月 28 日より、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。

Sentinel-2 L2 アセットの EE アセット ID の形式は、COPERNICUS/S2_SR/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）。

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	単位	最小	最大	スケール	ピクセルサイズ	波長	説明
`B1`				0.0001	60 メートル	443.9 nm（S2A）/ 442.3 nm（S2B）	エアゾール
`B2`				0.0001	10 メートル	496.6 nm（S2A）/ 492.1 nm（S2B）	青
`B3`				0.0001	10 メートル	560 nm（S2A）/ 559 nm（S2B）	緑
`B4`				0.0001	10 メートル	664.5 nm（S2A）/ 665 nm（S2B）	赤
`B5`				0.0001	20 メートル	703.9 nm（S2A）/ 703.8 nm（S2B）	レッドエッジ 1
`B6`				0.0001	20 メートル	740.2 nm（S2A）/ 739.1 nm（S2B）	Red Edge 2
`B7`				0.0001	20 メートル	782.5 nm（S2A）/ 779.7 nm（S2B）	Red Edge 3
`B8`				0.0001	10 メートル	835.1 nm（S2A）/ 833 nm（S2B）	NIR
`B8A`				0.0001	20 メートル	864.8 nm（S2A）/ 864 nm（S2B）	Red Edge 4
`B9`				0.0001	60 メートル	945 nm（S2A）/ 943.2 nm（S2B）	水蒸気
`B11`				0.0001	20 メートル	1,613.7 nm（S2A）/ 1,610.4 nm（S2B）	SWIR 1
`B12`				0.0001	20 メートル	2202.4 nm（S2A）/ 2185.7 nm（S2B）	SWIR 2
`AOT`				0.001	10 メートル	なし	エアロゾル光学的厚さ
`WVP`	cm			0.001	10 メートル	なし	水蒸気圧。蒸気が液体に凝縮され、カラム全体に均等に広がった場合に水が占める高さ。
`SCL`		1	11		20 メートル	なし	シーン分類マップ（「データなし」の値 0 はマスクされています）
`TCI_R`					10 メートル	なし	トゥルーカラー画像、赤チャネル
`TCI_G`					10 メートル	なし	トゥルーカラー画像、緑チャネル
`TCI_B`					10 メートル	なし	トゥルーカラー画像、青チャネル
`MSK_CLDPRB`		0	100		20 メートル	なし	Cloud Probability Map（一部のプロダクトでは利用できません）
`MSK_SNWPRB`		0	100		10 メートル	なし	降雪確率マップ（一部のサービスでは利用できません）
`QA10`					10 メートル	なし	常に空
`QA20`					20 メートル	なし	常に空
`QA60`					60 メートル	なし	雲マスク。2022 年 1 月 25 日から 2024 年 2 月 28 日まで（両端を含む）マスクされています。
QA60 のビットマスクビット 0 ～ 9: 未使用ビット 10: 不透明な雲 0: 不透明なクラウドなし 1: 不透明な雲が存在するビット 11: 巻雲 0: 巻雲なし 1: 巻雲がある
`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。
`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。
`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。

SCL クラステーブル

値	色	説明
1	#ff0004	飽和状態または欠陥がある
2	#868686	Dark Area Pixels
3	#774b0a	Cloud Shadows
4	#10d22c	植生
5	#ffff52	裸地
6	#0000ff	水
7	#818181	Clouds Low Probability / Unclassified
8	#c0c0c0	Clouds Medium Probability
9	#f1f1f1	雲の確率が高い
10	#bac5eb	巻雲
11	#52fff9	雪 / 氷

画像プロパティ検出

画像プロパティ

名前	型	説明
AOT_RETRIEVAL_ACCURACY	DOUBLE	エアロゾル光学的厚さモデルの精度
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
CLOUDY_SHADOW_PERCENTAGE	DOUBLE	雲の影として分類されたピクセルの割合
DARK_FEATURES_PERCENTAGE	DOUBLE	暗い特徴や影として分類されたピクセルの割合
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）
HIGH_PROBA_CLOUDS_PERCENTAGE	DOUBLE	高い確率で雲と分類されたピクセルの割合
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
MEDIUM_PROBA_CLOUDS_PERCENTAGE	DOUBLE	中程度の確率の雲として分類されたピクセルの割合
MGRS_TILE	STRING	米国軍事グリッド参照システム（MGRS）タイル
NODATA_PIXEL_PERCENTAGE	DOUBLE	No Data ピクセルの割合
NOT_VEGETATED_PERCENTAGE	DOUBLE	植生なしと分類されたピクセルの割合
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
RADIATIVE_TRANSFER_ACCURACY	DOUBLE	放射伝達モデルの精度
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
SATURATED_DEFECTIVE_PIXEL_PERCENTAGE	DOUBLE	飽和または欠陥のあるピクセルの割合
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
SNOW_ICE_PERCENTAGE	DOUBLE	雪または氷に分類されたピクセルの割合
SPACECRAFT_NAME	STRING	Sentinel-2 宇宙船の名前: Sentinel-2A、Sentinel-2B
THIN_CIRRUS_PERCENTAGE	DOUBLE	薄い巻雲として分類されたピクセルの割合
UNCLASSIFIED_PERCENTAGE	DOUBLE	未分類のピクセルの割合
VEGETATION_PERCENTAGE	DOUBLE	植生に分類されたピクセルの割合
WATER_PERCENTAGE	DOUBLE	水に分類されたピクセルの割合
WATER_VAPOUR_RETRIEVAL_ACCURACY	DOUBLE	水蒸気モデルの宣言された精度

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);
}

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 の設定

Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、 Python 環境ページをご覧ください。

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

コードエディタで開く

Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument、レベル 2A（SR）[非推奨]

PROCESSING_BASELINE が「04.00」以上のデータ（2022 年 1 月 25 日以降）を古いシーンと同じ範囲にシフトするコレクション COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED もご覧ください。Sentinel-2 は、広範囲、高解像度、マルチスペクトルの画像処理ミッションで、コペルニクス陸地モニタリング調査（植生、土壌、水被覆のモニタリング、観測など）をサポートしています。

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

2017-03-28T00:00:00Z/2025-09-01T08:36:36.518000Z

-56 -180 83 180

Google Earth Engine

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