PART 06 / CHAPTER 19
19 · Sentinel-2A와 센서·해상도
위성·센서·영상 제품과 Python 라이브러리를 구분하고 적절한 분석 축척을 고릅니다.
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학습 목표: 위성·센서·영상 제품과 Python 라이브러리를 구분하고 적절한 분석 축척을 고릅니다.
준비: 실행 환경 · 도구와 용어. 예제 자료는 별도 표시가 없는 한 합성 자료입니다.
개념
Sentinel-2는 지구를 관측하는 위성 임무이고 Sentinel-2A는 개별 위성의 이름입니다. MSI는 빛의 여러 파장대를 관측하는 센서입니다. 이것들은 Python 라이브러리가 아닙니다. Rasterio는 관측 결과인 영상 파일을 읽는 도구입니다.
Sentinel-2 MSI의 밴드는 10·20·60m 공간 해상도를 가집니다. B04는 적색, B08은 근적외선이며 둘 다 10m 밴드입니다. Level-1C는 대기 상단 반사도, Level-2A는 대기 보정을 거친 지표 반사도 제품입니다. 위성명 2A와 처리 수준 L2A는 서로 다른 개념입니다.
왜 필요한가
3,000㎡ 공원에는 10m 셀이 면적상 약 30개뿐입니다. 경계의 혼합 픽셀까지 고려하면 개별 수목·화단 설계용으로 충분하지 않습니다. Sentinel-2는 주변 도시 녹지, 계절 변화, 넓은 지역의 비교에 먼저 활용하고 세부 식재는 항공사진·현장조사로 보완합니다.
핵심 API
이 장은 데이터 선택 단계입니다. Python의 산술 계산으로 면적/해상도²를 계산하되, 실제 유효 셀 수는 경계·구름 마스크·격자 위치에 따라 달라집니다.
최소 실행 예제
park_area_m2 = 3000
for resolution_m in (10, 20, 60):
nominal_cells = park_area_m2 / resolution_m**2
print(f"{resolution_m} m: 면적 비율상 {nominal_cells:.2f} cells")
assert park_area_m2 / 10**2 == 30
print("실제 영상이나 관측값을 사용한 결과가 아닙니다.")
조경·도시 실무 예제
개별 수목 위치 파악, 공원 식생 활력의 계절 비교, 도시권 녹지 분포 중 어떤 질문인지 먼저 정하세요. 같은 공원이라도 위성영상과 DEM의 해상도를 같게 만든다고 관측 정보가 더 정밀해지지는 않습니다.
시각화와 결과 읽기
60×50m 공원 외곽에 10m 격자를 겹쳐 그리면 정보의 한계를 이해하기 쉽습니다. RGB는 사람이 보는 색의 조합이고 NDVI는 두 밴드에서 계산한 수치라는 차이를 설명하세요.
흔한 오류
10m 영상을 1m로 보간해도 새 수목 정보가 생기지 않습니다. 촬영 날짜가 다른 영상은 계절·구름·태양 고도 영향을 받습니다. 특정 위성의 운용 상태나 재방문 시간을 오래된 설명만 보고 고정하지 않습니다.
연습문제
2,000㎡와 4,000㎡ 공원에서 10m 셀의 명목 수를 계산하고, 어떤 질문에는 고해상도 자료가 필요한지 적으세요.
전체 예제 내려받기 · 실행: python chapter19.py
다음 단계
20 · Copernicus Browser·STAC·영상 취득로 이어집니다.
출처
Sentinel-2 MSI, Sentinel-2 제품. 확인 2026-09-30.