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数据名称：

Sentinel-2_MSI_L2A

数据来源：

Copernicus

时空范围：

2022年10月-2023年1月

空间范围：

全国

数据简介：

哨兵2号（Sentinel-2）卫星是高分辨率多光谱成像卫星，携带一枚多光谱成像仪（MSI），分为2A和2B两颗卫星，其中一颗卫星的重访周期为10天，两颗互补，重访周期为5天，主要用于包括陆地植被、土壤以及水资源、内河水道和沿海区在内的全球陆地观测。Sentinel-2_MSI_L2A数据集中的数据为L2A级产品数据，是经过大气校正的地表反射率产品，包括12个UINT16光谱带，还包含了场景分类产品、气溶胶光学厚度（AOT）、水蒸气及部分云和降雪概率产品，CLM波段是具有云掩码信息的位掩码频段。前言 – 人工智能教程

Sentinel-2_MSI_L2A数据集是由欧洲空间局（European Space Agency, ESA）开发和维护的一个遥感数据集。该数据集由Sentinel-2卫星获取，提供了一系列高分辨率的多光谱图像，可用于地表覆盖分类、土地利用和土地覆盖监测、环境变化监测等应用。

Sentinel-2_MSI_L2A数据集的核心是由Sentinel-2卫星获取的多光谱图像。Sentinel-2卫星搭载了多光谱成像仪（Multispectral Imager，MSI），包括13个波段，覆盖从可见光到近红外范围的光谱。这些波段的分辨率从10米到60米不等，可以提供高质量的地表特征信息。

Sentinel-2_MSI_L2A数据集的特点之一是其高空间分辨率。数据集中的多光谱图像具有高达10米的空间分辨率，可以提供详细的地表信息。这使得数据集在土地利用和覆盖分类、环境监测、灾害监测等领域具有广泛的应用价值。

另一个特点是数据集提供了大范围的全球覆盖。Sentinel-2卫星每次观测可以获取大约290公里宽的图像，这使得数据集能够覆盖全球范围的地表，从而支持全球尺度的应用。

此外，Sentinel-2_MSI_L2A数据集还提供了多个派生产品，包括真彩色图像、植被指数以及表面反射率等。这些派生产品能够进一步增强数据集在不同应用中的实用性。

Sentinel-2_MSI_L2A数据集的获取和访问也非常便利。用户可以通过ESA的Sentinel数据访问门户（Sentinel Data Access Hub）免费获取数据集。数据集以标准的Geotiff格式进行存储，并可通过多种常用的遥感数据处理软件进行处理和分析。

总体而言，Sentinel-2_MSI_L2A数据集是一个全球覆盖、高分辨率、多光谱的遥感数据集，具有广泛的应用价值。无论是用于环境监测、土地利用分类还是农业和林业资源管理，该数据集都能为用户提供丰富的地表特征信息，帮助用户进行更准确、更全面的分析和决策。

波段

引用代码：

S2/L2A

代码 

/**
 * @File    :   Sentinel-2_MSI_L2A
 * @Time    :   2023/05/19
 * @Author  :   GEOVIS Earth Brain
 * @Version :   0.1.0
 * @Contact :   中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1楼36层
 * @License :   (C)Copyright 中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有
 * @Desc    ：  数据集key为S2/L2A的Sentinel-2_MSI_L2A类数据集  
 * @Name    :   Sentinel-2_MSI_L2A数据集
*/
//指定检索数据集，可设置检索的空间和时间范围，以及属性过滤条件
var imageCollection = gve.ImageCollection("S2/L2A")
                    .filterCloud('lt',20)
                    .filterDate('2022-12-11','2022-12-12')
                    .select(['B2','B3','B4'])
                    .limit(10);
					
print("imageCollection",imageCollection);

//function applyScaleFactors(image) {
//    var opticalBands = image.select('B.*').multiply(0.0001);
//    return image.addBands(opticalBands, null, true)
//}
//
//var img = imageCollection.map(applyScaleFactors).first();
var img = imageCollection.first();

print("first", img);

var visParams = {
//    gamma: 1,
//    brightness: 1,
//    min: 1300,
//    max: 15000,
    bands: ['B4', 'B3', 'B2']
};

Map.centerObject(img);
Map.addLayer(img,visParams);

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