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).**

Le Schéma des attributs communs pour les inventaires des ressources forestières (SACIRF) est un dépôt de données d’inventaire sur les ressources forestières du Canada. Les ensembles de données d’inventaire sur les ressources forestières du SACIRF sont harmonisés selon un modèle de données commun afin de pouvoir utiliser ensemble les données recueillies par divers organismes appliquant des normes différentes. Les ministères et organismes provinciaux, territoriaux et fédéraux participants partagent des ensembles de données d’inventaire sur les ressources forestières cartographiques actuelles et historiques par l’intermédiaire du SACIRF, afin que leurs données soient accessibles aux utilisateurs dont les domaines d’intérêt couvrent de multiples provinces et territoires. Le SACIRF a initialement été élaboré par des chercheurs universitaires (Cumming et coll., https://doi.org/10.1139/cjfr-2014-0102).Cette version du SACIRF (SACIRF v5) a été élaborée de nouveau en collaboration avec des chercheurs universitaires de l’Université Laval pour offrir une version gouvernementale du SACIRF qui soit repérable, accessible, interexploitable et réutilisable. Elle utilise les données les plus actuelles sur l’inventaire forestier communiquées par les ministères et organismes provinciaux, territoriaux et fédéraux participants. Le SACIRFv5 est hébergé dans le portail de données du Conseil canadien des ministres des forêts, le Système national d’information sur les forêts (http://nfis.org).

Inventaire des empreintes de bâtiments de la Ville de Rouyn-Noranda.

Il s'agit d'une couche spatiale montrant les projets immobiliers du ministère des Forêts. Il s'agit de représentations spatiales de terres qui font l'objet d'une gestion/administration intensive par le ministère des Forêts à diverses fins conformément à la loi sur les forêts.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

La superficie forestière productive est définie comme la superficie totale de la forêt de la Couronne, déterminée en soustrayant les éléments suivants de la superficie totale de la région de ressources naturelles de Cariboo : * Toutes les terres non publiques * Toutes les terres de la Couronne réservées à une utilisation non ligneuse en vertu d'une désignation en vertu de la Loi foncière * Toutes les terres publiques non forestières, et * Toutes les zones forestières classées comme broussailles ou couverture non commerciale dans l'inventaire forestier. Consultez la directive de mise en œuvre de l'ordonnance d'utilisation des terres de la CCLUP pour plus d'informations : https://www2.gov.bc.ca/assets/gov/farming-natural-resources-and-industry/natural-resource-use/land-water-use/crown-land/land-use-plans-and-objectives/cariboo-region/cariboochilcotin-rlup/cclup_land_use_order_implementation_direction_companion.pdf** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Les hameaux de petites zones d'installations identifiees dans les plans officiels municipaux, generalement sans services municipaux d'eau et d'egouts. Pour les limites et les localisations precises des hameaux, les municipalites pertinentes devraient etre consultees.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie. Les valeurs françaises pour le titre et la description du jeu de données proviennent de la province de l’Ontario alors que celles des mots-clés et des noms des ressources sont le résultat d'une traduction automatique (Amazon Translate) **

Carte à haute résolution des essences d’arbres dominantes dans les écosystèmes forestiers du Canada (2019). La carte des essences d’arbres dominantes est produite au moyen d’une image composite de Landsat de 2019, de données géographiques et climatiques, de dérivés de l’altitude et de renseignements sur la phénologie dérivés de la télédétection, d’après le cadre décrit dans Hermosilla et al. (xxxx). Les modèles de classification régionale ont été produits à partir de l’inventaire forestier national du Canada, au moyen d’un système de pavés de 150 × 150 km. Les essences d’arbres dominantes correspondent aux essences auxquelles le plus grand nombre de votes est attribué par les modèles de classification en forêts d’arbres décisionnels (c’est-à-dire la classe associée à la plus forte probabilité d’appartenance à une classe). Les données représentent les essences dominantes dans les écosystèmes forestiers du Canada en 2019. Pour la composition d’images, on a retenu un intervalle d’environ 30 jours autour du 1er août pour produire les composites des meilleurs pixels allant servir comme données sources aux fins de classification.La science et les méthodes mises en place pour générer les informations présentées ici, qui suivent et caractérisent l’histoire des forêts canadiennes, ont été dirigées par le Service canadien des forêts de Ressources naturelles Canada, en partenariat avec l’Université de la Colombie-Britannique, et ont été renforcées par la capacité de traitement de l’Alliance de recherche numérique du Canada.Un aperçu des données utilisées ainsi que du traitement des images et des méthodes appliquées est présenté dans Hermosilla et al. (2022) https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113276, de même que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données.Lorsque vous utilisez ces données, veuillez en citer la source comme suit :Hermosilla, T., Bastyr, A., Coops, N.C., White, J.C., Wulder, M.A., 2022. Mapping the presence and distribution of tree species in Canada’s forested ecosystems. Remote Sensing of Environment 282, 113276.

Ces fichiers de structure, d'isopach et de bord zéro font partie d'une série de cartes-cadres stratigraphiques pour le projet Saskatchewan Phanérozoic Fluids and Petroleum Systems (SPFPS).La série de cartes-cadres stratigraphiques pour le projet Saskatchewan Phanerozoic Fluids and Petroleum Systems (SPFPS) a été produite à l'aide de grilles modifiées équidistantes de 2 km générées à partir de l'algorithme de krigeage Surfer 9 de Golden Software. L'ensemble de données utilisé pour produire chacune des cartes de cette série a été créé à partir des données de plusieurs projets réalisés par le ministère (Christopher, 2003 ; Saskatchewan Industry and Resources et al., 2004 ; Kreis et al., 2004 ; Marsh et Heinemann, 2006 ; ministère de l'Énergie et des Ressources de la Saskatchewan et al., 2007 ; Heinemann et Marsh, 2009) ; ces données ont été validées et éditées au besoin pour faciliter les corrélations entre les différents projets régionaux. En outre, afin de minimiser les effets de bordure lors du contournage, l'auteur principal a également généré des données stratigraphiques à partir de puits situés dans des juridictions adjacentes.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Ces fichiers de structure, d'isopach et de bord zéro font partie d'une série de cartes-cadres stratigraphiques pour le projet Saskatchewan Phanérozoic Fluids and Petroleum Systems (SPFPS).La série de cartes-cadres stratigraphiques pour le projet Saskatchewan Phanerozoic Fluids and Petroleum Systems (SPFPS) a été produite à l'aide de grilles modifiées équidistantes de 2 km générées à partir de l'algorithme de krigeage Surfer 9 de Golden Software. L'ensemble de données utilisé pour produire chacune des cartes de cette série a été créé à partir des données de plusieurs projets réalisés par le ministère (Christopher, 2003 ; Saskatchewan Industry and Resources et al., 2004 ; Kreis et al., 2004 ; Marsh et Heinemann, 2006 ; ministère de l'Énergie et des Ressources de la Saskatchewan et al., 2007 ; Heinemann et Marsh, 2009) ; ces données ont été validées et éditées au besoin pour faciliter les corrélations entre les différents projets régionaux. En outre, afin de minimiser les effets de bordure lors du contournage, l'auteur principal a également généré des données stratigraphiques à partir de puits situés dans des juridictions adjacentes.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Ce jeu de données fournit des cartes continues de la structure des forêts à travers les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada pour l'année 2022, générées à une résolution spatiale de 30 m. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les estimations de structure incluent des attributs clés tels que la hauteur du couvert forestier, la densité du couvert et la biomasse aérienne, dérivés à partir d'une combinaison de données lidar aéroportées et de composites spectraux issus de Landsat. Les modèles de structure ont été entraînés à l'aide du cadre « lidar-plot » (Wulder et al. 2012), qui intègre des données lidar aéroportées et des mesures de terrain co-localisées avec des composites de séries temporelles Landsat (Hermosilla et al. 2016). Une approche d'imputation par plus proche voisin a été appliquée pour estimer les attributs structurels sur l'ensemble du territoire forestier canadien. Ces produits, cohérents à l'échelle nationale, sont conçus pour appuyer la surveillance stratégique des forêts et les évaluations à grande échelle, mais ne sont pas destinés à la gestion opérationnelle des forêts. Pour plus de détails sur les méthodes, l'évaluation de l'exactitude et les sources de données, voir Matasci et al. (2018).Matasci, G., Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., Bolton, D.K., Tompalski, P., Bater, C.W., 2018. Three decades of forest structural dynamics over Canada's forested ecosystems using Landsat time-series and lidar plots. Remote Sensing of Environment, 216, 697-714. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.07.024 ( Matasci et al. 2018).