Localisation des arrêts de transport collectif de la Ville de Rimouski (Citébus et Taxibus) ainsi que les circuits de Citébus.

Localisation des arrêts de transport collectif de la Ville de Rimouski (Citébus et Taxibus) ainsi que les circuits de Citébus.

Les concessions de piégeage enregistrées (RTC) sont des limites légales qui définissent une zone dans laquelle le titulaire de la concession a le droit exclusif de piéger les animaux à fourrure. Comme le piégeage se fait principalement le long des cours d'eau, les RTC sont souvent définis par des bassins versants, en utilisant la hauteur du terrain (crêtes et sommets) comme limites. C'est le contraire des OGM qui sont définis par les montagnes. Parfois, les RTC sont regroupés pour former une concession de piégeage collective (dans laquelle des groupes d'individus se partagent le droit de piéger). Cela peut impliquer ou non l'élimination des limites RTC des composants. Le Yukon compte 360 RTC et 13 concessions de piégeage collectif. Seuls le parc national de Kluane, la réserve faunique de Kluane et la protection de l'habitat de Ddhaw Ghro ne sont pas couverts par les RTC. Ces données ont été créées à l'aide de la base de données topographiques nationale (NTDB) 1:250 000 comme base de numérisation.Distribué depuis [GeoYukon] (https://yukon.ca/geoyukon) par le [gouvernement du Yukon] (https://yukon.ca/maps). Découvrez d'autres données cartographiques numériques et des cartes interactives issues de la collection de données cartographiques numériques du Yukon.Pour plus d'informations : [geomatics.help@yukon.ca] (mailto : geomatics.help@yukon.ca)

« 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.

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).

Cette collection fait maintenant partie du patrimoine, elle n’est plus maintenue. Elle pourrait ne pas respecter les normes actuelles du gouvernement.Cet inventaire présente d’une façon chronologique les images satellites acquises, orthorectifiées et diffusées au fil du temps par Ressources naturelles Canada. Il est composé d’imageries provenant des satellites Landsat7 (1999-2003) et RADARSAT-1 (2001-2002), ainsi que du produit dérivé CanImage et des points de contrôle qui ont servi au traitement des images.Imagerie Landsat7 orthorectifiée : cet ensemble de données constitue un jeu complet d'orthoimages sans nuages (moins de 10 %) couvrant la masse continentale canadienne. Le jeu de données a été créé avec les données de contrôle les plus précises disponibles au moment de sa création.Imagerie RADARSAT-1 orthorectifiée : les 5 images RADARSAT-1 (traitées et fournies par RADARSAT International (RSI), complètent la couverture d'ortho-images Landsat7. Ce sont des données matricielles produites à partir du mode standard et de la position de faisceau S7 du RSO, avec une résolution de 15 mètres. Elles ont été produites conformément au Système de référence nord-américain de 1983 (NAD83) selon la projection cartographique Mercator transverse universelle (UTM). Les orthoimages ont été générées à partir de données d'élévation du Canada (DNEC) à l'échelle de 1/250 000 et de points de contrôle photogrammétrique provenant de la base de données des levés aériens (BDLA).CanImage - Orthoimages Landsat7 du Canada, 1/50 000 : CanImage est une image matricielle contenant de l'information provenant des orthoimages Landsat7 rééchantillonnées et découpées selon le Système national de référence cartographique (SNRC) à l'échelle de 1/50 000 dans la projection UTM. Ce produit est distribué par fichier dans le format GeoTIFF. La résolution de ce produit est de 15 mètres.Points de contrôle de l'imagerie Landsat7 : les points de contrôle ont été utilisés pour la correction géométrique d'images satellitaires Landsat7. Ils peuvent être utilisés également pour corriger des données vectorielles et pour afficher simultanément les données de plusieurs sources préparées à des échelles ou à des résolutions variées.

L’utilisation des terres d’AAC (2015) 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.

Le système d’identification automatique (SIA) est un système mondial de suivi des navires par moyen satellite et terrestre qui utilise de l’équipement embarqué pour suivre à distance l’identification des navires et les informations de position. Il est généralement requis sur des navires de plus de 300 tonnes lors d’un voyage international, ou un navire de 500 tonnes n’effectuant pas de voyage international, ainsi que les navires passagers de toutes tailles. Les technologies de suivi SIA sont principalement utilisées pour soutenir la connaissance du domaine maritime en temps réel et pour la sécurité maritime, ainsi que la sécurité de la vie en mer. Ce rapport décrit une analyse du système d’information géographique (SIG) des données SIA de 2019 pour produire des cartes de densité de navires annuelles et mensuelles pour toutes les classes de navires combinées et des cartes de densité annuelle pour chaque classe de navires. L’année 2019 a été choisie pour représenter les densités de navigation dans une représentation avant la pandémie COVID 19 du secteur de transport maritime dans l’Atlantique nord-ouest. Les applications cartographiques de densité des navires peuvent être utilisées dans l’analyse spatiale et à soutenir les décisions concernant la planification spatiale marine. En 2023, le processus a été appliqué aux années 2013 à 2022 et a été rendu disponible en utilisant les mêmes processus que ceux appliqués aux ensembles de données originaux de 2019.

Le but de cet ensemble de données est de donner une représentation précise des limites de la chasse au gibier au Manitoba.Le but de cet ensemble de données est de donner une représentation précise des limites de chasse au gibier au Manitoba. Les zones de chasse au gibier (GHA) sont définies conformément au Règlement sur les zones et zones de chasse (220/86) de la Loi sur la faune (CCSM c. W130). Les zones de chasse au gibier sont utilisées pour établir les limites pour les saisons de chasse spécifiques à l'espèce, les allocations de prises, les limites de prises et les règlements connexes. Reportez-vous au règlement sur les zones et zones de chasse pour les descriptions des limites de la GHA. Champs inclus (Alias (nom du champ) : description du champ) OBJECTID (OBJECTID) : nombres entiers uniques séquentiels générés automatiquement GHA (GHA) : le numéro attribué à chaque zone de chasse Shape_Length (Shape_Length) : la longueur de l'entité en unités internes Shape_Area (Shape_Area) : surface de l'entité en unités internes au carré** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

L'ensemble de données des bases militaires du MDN comprend tous les polygones qui représentent les bases militaires établies pour le ministère de la Défense nationale, gouvernement du Canada, dans la province de l'Alberta. Une base militaire est une zone appartenant au ministère de la Défense nationale du gouvernement du Canada où se déroulent diverses activités militaires.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**