La carte montre les formations du substratum rocheux, à la surface ou à proximité, sur le fond océanique au-dessus de la croûte continentale formant la masse continentale canadienne et la croûte océanique entourant la masse continentale. Les unités du substratum rocheux sont regroupées et colorées selon l'âge géologique et la composition. Les couleurs des unités marines et de la croûte océanique sont d'un ton plus pâle que celui des unités terrestres et elles sont plus générales, bien que les unités constituantes sous-marines soient faciles à discerner grâce à leurs limites en tireté. Ce codage en couleur, de même que l'emploi d'un liséré en blanc, le long du littoral, permet de distinguer facilement le trait de côte tout en montrant la majestueuse architecture géologique de la masse continentale du Canada.La carte montre également les grandes failles de la croûte terrestre, tant à terre qu'en mer, ainsi que diverses caractéristiques géologiques spéciales telles que les pipes kimberlitiques, localement diamantifères, les structures d'impact, que l'on soupçonne avoir été causées par des météorites, de même que les centres actifs et inactifs d'expansion dans les océans limitrophes.

L’utilisation des terres d’AAC (2010) représente une méta-analyse culminante et organisée de plusieurs ensembles de données spatiales de haute qualité produits entre 1990 et 2021 par diverses méthodes employées par des équipes de chercheurs au gré de l’évolution des techniques et des capacités. L’information des ensembles de données d’entrée a été regroupée et intégrée à chaque pixel de 30 x 30 m pour composer des historiques sur pixels et dégager des milliers de combinaisons uniques de données prêtes à être examinées avec soin. Au moyen de nombreuses sources de données probantes de grande qualité et d’observations visuelles d’imagerie Google Earth, nous appliquons une stratégie progressive pour parvenir à la meilleure compréhension cohérente et actuelle de ce qui s’est passé dans chaque pixel pendant la série chronologique.

Secteurs à vocation industrielle.Attributs :ID - Identifiant uniqueNOM - Nom du parc industriel

STR - Installations et structures (structure) Construction artificielle. Par exemple, des ressources décrivant des bâtiments, des musées, des églises, des écoles, des hôpitaux, des usines, des logements, des monuments et des tours.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Principaux bâtiments et services municipaux.Attributs :ID - Identifiant uniqueSOUSTYPE - Sous-type d'élémentNOM - Nom du bâtiment ou du service

La représentation spatiale d'une région ou d'un compartiment d'inventaire. Établies par la Direction de l'inventaire des ressources, les régions d'inventaire sont de grands bassins hydrographiques comprenant des groupes de petits bassins, également appelés compartiments. Elles étaient autrefois utilisées à des fins de planification, comme les cellules de planification actuelles. Ils sont désormais conservés dans les fichiers à titre de référence pour de nombreuses limites administratives** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Ensemble des unités d'évaluation de la matrice graphique de la Ville de Rouyn-Noranda.

Ensemble des affectations du sol au schéma d’aménagement et de développementrévisé de la Ville de Rouyn-Noranda

« Bâtiments extraits automatiquement » est un produit numérique brut en format vectoriel créé par RNCan. Les entités de ce produit représentent des empreintes polygonales de bâtiments extraites automatiquement à partir de données Lidar aéroportées, d’imagerie optique haute résolution ou d’autres sources.Le produit est livré en deux classes d’entités distinctes. La classe de bâtiments extraits automatiquement par source d’acquisition et la classe optimisée de bâtiments. La première classe est livrée selon le découpage de la source utilisée pour extraire les entités. Lorsque les limites géospatiales des sources se chevauchent, les empreintes des mêmes bâtiments sont donc dupliquées.La deuxième classe, la couche optimisée de bâtiments est un assemblage des bâtiments de la classe de bâtiments par source d’acquisition. Il vise à fournir une représentation unique de chaque bâtiment sans duplication.

L’utilisation des terres d’AAC (2005) représente une méta-analyse culminante et organisée de plusieurs ensembles de données spatiales de haute qualité produits entre 1990 et 2021 par diverses méthodes employées par des équipes de chercheurs au gré de l’évolution des techniques et des capacités. L’information des ensembles de données d’entrée a été regroupée et intégrée à chaque pixel de 30 x 30 m pour composer des historiques sur pixels et dégager des milliers de combinaisons uniques de données prêtes à être examinées avec soin. Au moyen de nombreuses sources de données probantes de grande qualité et d’observations visuelles d’imagerie Google Earth, nous appliquons une stratégie progressive pour parvenir à la meilleure compréhension cohérente et actuelle de ce qui s’est passé dans chaque pixel pendant la série chronologique.