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 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

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 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

Suivi haute résolution des changements forestiers au Canada (Binaire Changement/Aucun Changement) 1985-2011Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Les informations recueillies représentent 27 années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2011 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada (https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360). Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016; http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2016.1187673).Les données offertes sont : 1. changement binaire/aucun changement, 2. année du changement et 3. type de changement. Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321. DOI: 10.1016/j.rse.2017.03.035. https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360Étendue géographique : Écosystèmes forestiers du Canada (environ 650 Mha).

Suivi haute résolution des changements forestiers au Canada (Type de Changement) 1985-2011Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Les informations recueillies représentent 27 années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2011 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada (https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360). Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016; http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2016.1187673).Les données offertes sont : 1. changement binaire/aucun changement, 2. année du changement et 3. type de changement. Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321. DOI: 10.1016/j.rse.2017.03.035. https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360Étendue géographique : Écosystèmes forestiers du Canada (environ 650 Mha).

Suivi haute résolution des changements forestiers au Canada (Binaire Changement/Aucun Changement)Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les informations recueillies représentent vingt-cinq années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2010 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada (https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360). Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016; http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2016.1187673).Les données offertes sont : 1. changement binaire/aucun changement, 2. année du changement et 3. type de changement. Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321. DOI: 10.1016/j.rse.2017.03.035. https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360Étendue géographique : Écosystèmes forestiers du Canada (environ 650 Mha).

Suivi haute résolution des changements forestiers au Canada (Année du Changement) 1985-2011Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Les informations recueillies représentent 27 années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2011 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada (https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360). Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016; http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2016.1187673).Les données offertes sont : 1. changement binaire/aucun changement, 2. année du changement et 3. type de changement. Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321. DOI: 10.1016/j.rse.2017.03.035. https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360Étendue géographique : Écosystèmes forestiers du Canada (environ 650 Mha).