Les données de cet ensemble de données représentent un regroupement d’événements d’observation, d’échouement et de piégeage de tortues de mer, survenus principalement près de Terre Neuve et Labrador, au Canada.Le présent document résume les données sur les événements de détection de la tortue luth (Dermochelys coriacea), de la tortue caouanne (Caretta caretta) et de la tortue verte (Chelonia mydas) tirées de relevés opportunistes et systématiques, ainsi que les enregistrements d’échouement et de piégeage dans les eaux de Terre-Neuve-et-Labrador, de 1946 à 2023. Dans une bien moindre mesure, il existe également des enregistrements de détection dans les eaux du sud du golfe du Saint-Laurent, du plateau néo-écossais et du nord-est des États-Unis.Comme ces enregistrements de détection proviennent principalement de rapports opportunistes, il y a rarement des données d’un rapport qui inclut des mesures de l’effort d’observation déployé pour effectuer la détection, et rarement des images qui y sont associées. Pendant les relevés aériens du MPO, il existe des mesures de l’effort dans la plupart des cas, ce qui permet d’utiliser les enregistrements d’observation de tortues dans la modélisation de l’habitat (p. ex., Mosnier et al. 2018).La plupart des variables d’information (comme la date, la latitude, la longitude et le nombre d’animaux) ont été tirées du rapport de détection. Dans certains cas, les données pour des variables telles que la fiabilité de l’emplacement, la fiabilité de l’identification, la plateforme et l’issue de l’échouement ou du piégeage ont été dérivées de l’interprétation des commentaires associés au rapport, le cas échéant. Pour obtenir une description des variables dans l’ensemble de données, veuillez consulter dictionnaire de données.Référence :Mosnier, A., Gosselin, J.-F., Lawson, J., Plourde, S., and Lesage, V. 2018. Predicting seasonal occurrence of leatherback turtles (Dermochelys coriacea) in eastern Canadian waters from turtle and sunfish (Mola mola) sighting data and habitat characteristics. Can. J. Zool. 97: 464-478. https://doi.org/10.1139/cjz-2018-0167

OneSoil utilise un modèle d'apprentissage automatique (ML) propriétaire basé sur une segmentation d'instance de pointe pour détecter les limites des champs. En utilisant les données brutes Sentinel-2 agrégées selon les cartes locales des saisons de végétation et un module de mise à l'échelle supplémentaire pour améliorer la précision des limites, nous garantissons des résultats précis. Le prétraitement des données de OneSoil implique l'utilisation de leur module de détection de nuages ​​et de la cartographie des saisons locales.

Le flétan du Groenland (Reinhardtius hippoglossoides), une espèce importante sur le plan commercial, fréquente les eaux profondes au large de Terre-Neuve et du Labrador. Au sein de Pêches et Océans Canada (MPO), la section des poissons de fond de la région de Terre Neuve-et-Labrador a mis en œuvre un programme de marquage acoustique pour mieux comprendre l’utilisation de l’habitat et les déplacements associés à cette espèce. Ce programme a commencé en 2021 et a été perfectionné dans le cadre de deux projets du Fonds de recherche scientifique compétitif du MPO entre 2022 et 2026.Les flétans du Groenland pêchés au chalut ou à la palangre ont été marqués au moyen d’un émetteur acoustique VEMCO implanté chirurgicalement, puis ont été remis à l’eau au site de capture. Ils ont été détectés par des récepteurs acoustiques déployés par la section des poissons de fond ou des réseaux de récepteurs associés à l’Ocean Tracking Network [en anglais seulement] (p. ex. le réseau de télémétrie acoustique sur la morue du Nord). Les données de détection brutes sont téléchargées à partir des récepteurs, puis envoyées à l’Ocean Tracking Network aux fins de formatage et d’archivage. Les données fournies dans le présent document résument les détections consignées entre 2021 et 2024 dans le cadre d’un projet de maîtrise de l’Université Memorial de Terre-Neuve. Le lieu de remise à l’eau, le nombre de détections, les lieux de détection, la classe de déplacement définie et la durée de détection sont résumés pour chaque individu. La position du récepteur ayant détecté l’individu et les divisions de l’Organisation des pêches de l’Atlantique Nord-Ouest (OPANO) où des individus ont été détectés sont également fournies.

Analyse temporelle de changements dans la région d'Iqaluit, Nunavut, à partir des entités GeoAI extraites automatiquement des images satellites acquises en 2012 et 2022. Une simple analyse géospatiale croisant la base de données ouverte sur les immeubles de Statistique Canada, version 3 (BDOI v3), avec les bâtiments multi-dates de GéoIA permet de détecter les bâtiments observés en 2022 qui n'avaient pas été détectés en 2012. L'ajout de nouveaux bâtiments est un bon indicateur du développement urbain et/ou de l'étalement urbain.GéoIA permet une couverture temporelle de diverses régions du Canada, offrant ainsi un outil utile pour la détection des changements et l'analyse des tendances à haute résolution. Bien que la série soit encore relativement nouvelle et que les exemples soient pour l'instant limités, RNCan s'efforce d'augmenter progressivement son offre de données GéoIA, tant sur le plan spatial que temporel.Pour plus d'informations sur le GéoIA - Série GéoBase, veuillez consulter le lien suivant: https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/74738ff5-5367-5958-9aee-98fffdcd1876

Analyse temporelle de changements de la Ville de Québec basée sur les données GéoIA automatiquement extraites à partir d'images satellitaires acquises en 2006 et 2022. Une analyse géospatiale simple permet de détecter les nouveaux bâtiments présents en 2022 qui n'étaient pas déjà là en 2006. L’ajout de nouveaux bâtiments sur le territoire représente un bon indicateur du développement et/ou de l'étalement urbain.GéoIA offre une couverture temporelle de diverses régions du Canada, offrant ainsi un outil utile pour la détection des changements et l'analyse des tendances à haute résolution. Bien que la série soit encore relativement nouvelle et que les exemples soient pour l'instant limités, RNCan s'efforce d'augmenter progressivement son offre de données GéoIA, tant sur le plan spatial que temporel.Pour plus d'informations sur le GéoIA - Série GéoBase, veuillez consulter le lien suivant: https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/74738ff5-5367-5958-9aee-98fffdcd1876

Analyse temporelle de changements de Victoria, Colombie-Britannique, à partir des entités GéoIA extraites automatiquement des images satellites acquises dans les décénies 2000, 2010 et 2020. Une simple analyse géospatiale croisant la base de données ouverte sur les immeubles de Statistique Canada, version 3 (BDOI v3), avec les bâtiments multi-dates de GéoIA, permet de détecter les bâtiments observés en 2000, 2010 et 2020. L'ajout de nouveaux bâtiments est un bon indicateur du développement urbain et/ou de l'étalement urbain. En utilisant la même approche, les routes multi-dates de GéoIA permettent de détecter les segments du Réseau Routier national (RRN) de Statistique Canada présents dans les années 2000, 2010 et 2020. Le développement de nouvelles routes est également un indicateur du développement urbain et/ou de l'étalement urbain. En complément, une analyse des changements dans la couverture forestière à partir des ensembles de données GéoIA est effectuée entre les années 2000 et 2020. Cette analyse reflète les gains et les pertes entre ces deux dates.GéoIA offre une couverture temporelle de diverses régions du Canada, offrant ainsi un outil utile pour la détection des changements et l'analyse des tendances à haute résolution. Bien que la série soit encore relativement nouvelle et que les exemples soient pour l'instant limités, RNCan s'efforce d'augmenter progressivement son offre de données GéoIA, tant sur le plan spatial que temporel.Pour plus d'informations sur le GéoIA - Série GéoBase, veuillez consulter le lien suivant: https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/74738ff5-5367-5958-9aee-98fffdcd1876

Analyse temporelle de changements de Winnipeg, Manitoba, à partir des entités GeoAI extraites automatiquement des images satellites acquises en 2013 et 2023. Une simple analyse géospatiale croisant la base de données ouverte sur les immeubles de Statistique Canada, version 3 (BDOI v3), avec les bâtiments multi-dates de GéoIA permet de détecter les bâtiments observés en 2023 qui n'avaient pas été détectés en 2013. L'ajout de nouveaux bâtiments est un bon indicateur du développement urbain et/ou de l'étalement urbain. En complément, une analyse des changements dans la couverture forestière à partir des ensembles de données GéoIA a été fait. Cette analyse reflète les gains et les pertes entre les deux dates.GéoIA offre une couverture temporelle de diverses régions du Canada, offrant ainsi un outil utile pour la détection des changements et l'analyse des tendances à haute résolution. Bien que la série soit encore relativement nouvelle et que les exemples soient pour l'instant limités, RNCan s'efforce d'augmenter progressivement son offre de données GéoIA, tant sur le plan spatial que temporel.Pour plus d'informations sur le GéoIA - Série GéoBase, veuillez consulter le lien suivant: https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/74738ff5-5367-5958-9aee-98fffdcd1876

Analyse temporelle de changements de Calgary, Alberta, à partir des entités GéoIA extraites automatiquement des images satellites acquises en 2011 et 2021. Une simple analyse géospatiale croisant la base de données ouverte sur les immeubles de Statistique Canada, version 3 (BDOI v3), avec les bâtiments multi-dates de GéoIA permet de détecter les bâtiments observés en 2021 qui n'avaient pas été détectés en 2011. L'ajout de nouveaux bâtiments est un bon indicateur du développement urbain et/ou de l'étalement urbain. En utilisant la même approche, les routes multi-dates de GéoIA permettent de détecter les segments du Réseau routier national (RRN) de Statistique Canada présents en 2021 et/ou en 2011. Le développement de nouvelles routes est également un indicateur du développement urbain et/ou de l'étalement urbain. En complément, une analyse des changements dans la couverture forestière à partir des ensembles de données GéoIA a été fait. Cette analyse reflète les gains et les pertes entre les deux dates.GéoIA offre une couverture temporelle de diverses régions du Canada, offrant ainsi un outil utile pour la détection des changements et l'analyse des tendances à haute résolution. Bien que la série soit encore relativement nouvelle et que les exemples soient pour l'instant limités, RNCan s'efforce d'augmenter progressivement son offre de données GéoIA, tant sur le plan spatial que temporel.Pour plus d'informations sur le GéoIA - Série GéoBase, veuillez consulter le lien suivant: https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/74738ff5-5367-5958-9aee-98fffdcd1876

La base de données sur les espèces aquatiques envahissantes des Grand Lacs est une compilation de données sur les communautés de poissons et les habitats provenant des efforts de surveillance de détection précoce du Programme des espèces aquatiques envahissantes et du Programme de carpes envahissantes de MPO dans les eaux canadiennes du bassin des Grands Lacs. Les données comprennent : le site d’échantillonnage, la date, le nombre de poissons, les espèces de poissons et les informations connexes sur l’habitat. Les détails spécifiques au projet, les objectifs, et les méthodes sont souvent présentés dans les rapports canadiens des sciences halieutiques et les sciences océaniques de MPO.

Analyse temporelle de changements de Trois-Rivières, Québec, à partir des entités GeoAI extraites automatiquement des images satellites acquises en 2013 et 2021-22. Une simple analyse géospatiale croisant la base de données ouverte sur les immeubles de Statistique Canada, version 3 (BDOI v3), avec les bâtiments multi-dates de GéoIA permet de détecter les bâtiments observés en 2021-22 qui n'avaient pas été détectés en 2013. L'ajout de nouveaux bâtiments est un bon indicateur du développement urbain et/ou de l'étalement urbain.GéoIA offre une couverture temporelle de diverses régions du Canada, offrant ainsi un outil utile pour la détection des changements et l'analyse des tendances à haute résolution. Bien que la série soit encore relativement nouvelle et que les exemples soient pour l'instant limités, RNCan s'efforce d'augmenter progressivement son offre de données GéoIA, tant sur le plan spatial que temporel.Pour plus d'informations sur le GéoIA - Série GéoBase, veuillez consulter le lien suivant: https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/74738ff5-5367-5958-9aee-98fffdcd1876