IBL - Imagerie, fonds de carte et fonds de carte de couverture du sol (ImageryBaseMapsEarthCover). Par exemple, des ressources décrivant la couverture du sol, des cartes topographiques et des images classées et non classées** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

S'appuyant sur l'effort initial (« Base de données sur les zones d’eau libre dans les glaces de rivières et de fleuves pour les provinces du Manitoba, de l’Ontario, du Québec et des Maritimes) : sites potentiels pour l'extraction d'énergie hydrocinétique tirée du courant des rivières et des fleuves identifiés grâce à l'imagerie satellitaire optique »; site Web : https://rechercher.ouvert.canada.ca/carteouverte/d9823004-29aa-40e2-aa47-9c54cf88c309), un projet de recherche de suivi a conduit à la publication de cette analyse approfondie englobant la totalité des principaux fleuves et rivières gelés du Canada. Ce travail a appliqué des algorithmes avancés de traitement et de classification d'images aux images sélectionnées, élevant la classification et l'analyse à un niveau plus élevé de précision et fournissant un ensemble de données plus complet pour explorer les perspectives d'énergie hydrocinétique des fleuves et des rivières à travers le pays.Cet ensemble de données identifie les zones d'eau libre dans les principaux fleuves et rivières du Canada couverts de glace afin d'évaluer les ressources hydrocinétiques potentielles. Les données sont dérivées d'images satellitaires optiques à haute résolution obtenues à partir des satellites Landsat et Sentinel correspondant aux données sur l'écoulement fluvial du Conseil national de recherches du Canada (CNRC) de 2014 pour les tronçons de fleuves et de rivières ayant une profondeur d'eau d'au moins 10 mètres et une vitesse d'écoulement d'au moins 0,5 mètre par seconde. Grâce à des algorithmes avancés de traitement d'images et d'apprentissage automatique, l'ensemble de données différencie efficacement les régions couvertes de glace des zones d'eau libre, fournissant ainsi une base fiable pour l'évaluation du potentiel d'énergie hydrocinétique dans les zones identifiées.Avis de non-responsabilité :Cet ensemble de données est assujetti aux limitations suivantes :• Les images satellitaires optiques Landsat et Sentinel sont à haute résolution, mais elles peuvent contenir des erreurs de résolution, des distorsions possibles et des inexactitudes dans la représentation des conditions sur le terrain. • Malgré le traitement avancé des images et les algorithmes d'apprentissage automatique, des erreurs ou des distorsions peuvent exister. • La fiabilité de l’ensemble de données est également influencée par les données de débit du CNRC.En ayant accès à cet ensemble de données et en l'utilisant, les utilisateurs reconnaissent et acceptent cet avis de non-responsabilité. Les fournisseurs de cet ensemble de données se dégagent explicitement de toute responsabilité quant aux conséquences de l'utilisation, de la confiance ou de l'interprétation de cet ensemble de données. Les utilisateurs sont informés que l'utilisation de l'ensemble de données se fait à leurs propres risques et qu'ils assument l'entière responsabilité de toute action ou décision prise sur la base des informations qui y figurent. Cet avis de non-responsabilité est conforme aux lois et réglementations applicables et, en accédant à l'ensemble de données ou en l'utilisant, les utilisateurs acceptent de dégager les fournisseurs de cet ensemble de données de toute réclamation légale, de tout dommage ou de toute responsabilité pouvant résulter de cette utilisation.

Les entités des caractéristiques du terrain sont : l'île, le rivage, la zone boisée, le sol saturé, la caractéristique du relief (esker, sable \...) et la ligne de coupe. CanVec est un produit de référence cartographique numérique de Ressources naturelles Canada (RNCan). Il provient des meilleures sources de données disponibles couvrant le territoire canadien, offre des informations topographiques de qualité en format vectoriel et est conforme aux normes géomatiques internationales. CanVec est un produit multisource provenant principalement de la Base nationale de données topographiques (NTDB), du processus de cartographie du Nord mené par le Centre canadien de cartographie et d'observation de la Terre (CCMEO), des données de l'Atlas du Canada, de l'initiative GéoBase et de la mise à jour des données à l'aide de la couverture par imagerie satellite (par exemple Landsat 7, Spot, Radarsat, etc.).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)

Empreintes de toutes les images du service d'imagerie par satellite à haute résolution du gouvernement du Yukon.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)

En 2010, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a poursuivi le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires. Portant principalement sur les provinces des Prairies, une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide de l'imagerie satellite optique (AWiFS, Landsat-5, DMC) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 56 m. Des méthodes ont également été mises au point pour améliorer la classification optique à l'aide de l'imagerie RADARSAT-2, en vue de résoudre des problèmes liés à la couverture nuageuse. En même temps que les acquisitions par satellite, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d’assurance-récolte provinciales, tandis que des observations ponctuelles provenaient de nos collègues d'AAC des régions. Le processus global pour la réalisation de la Carte de l'inventaire des cultures comprend les étapes suivantes : acquisition de données par satellite; acquisition de données sur le terrain en vue du processus d'entraînement à la classification et de l'évaluation de l'exactitude; mise en œuvre opérationnelle de la méthode de classification.

Financé dans le cadre du Programme des objectifs de conservation marine, ce relevé benthique par imagerie optique mené sur deux ans a permis de capturer 41 transects par caméra flottante dans la zone de protection marine (ZPM) du banc de Sainte-Anne (4 364 km2) et 4 transects côtiers à l’ouest de la ZPM, dans le Canada atlantique, du 15 au 23 août 2023 et du 8 au 17 août 2024. Des images fixes à haute résolution (n=3 605) ont été prises périodiquement tout au long de chaque transect, tandis que des vidéos continues en haute définition orientées vers le bas et vers l’avant (environ 20 heures de chaque orientation) ont été recueillies simultanément, ainsi que plus de 14 heures de vidéo Go-Pro orientée vers l’avant (seulement en 2024). Les emplacements des transects et des images ont été recueillis au moyen d’un système de géolocalisation acoustique (Kongsberg) acquis en 2024; la première année du relevé reposait sur la position du navire. On a calculé la distance parcourue et la distance entre les images fixes (m) à l’aide d’outils ArcGIS. On a estimé le champ de vision en mesurant la longueur et la largeur d’un sous-ensemble d’images fixes de la première année du relevé (n=500) dans ImageJ2, en utilisant des lasers de 10 m pour montrer l’échelle. On a normalisé le champ de vision pour chaque altitude rapportée. Les transects mesuraient de 319 m à 2,8 km de long (~47 km au total), recueillant des images pendant 12 minutes à un peu plus d’une heure à la fois, à des profondeurs allant de 17 à 144 m sous le zéro des cartes. Les emplacements des transects ont été choisis en fonction de caractéristiques bathymétriques et de benthoscapes uniques, ainsi que des zones ayant déjà fait l’objet d’un relevé entre 2009 et 2015.Citer ces données comme: Lawton P, Teed L. Images fixes numériques à haute résolution et imagerie vidéo des transects de dérive près du fond marin provenant d’un relevé effectué en 2024 à l’appui de la surveillance de la zone de protection marine du banc de Sainte-Anne, au Canada atlantique. Publié en Janvier 2025. Division de la science des écosystèmes côtiers, Pêches et Océans Canada, St. Andrews, (N-B).

Cet ensemble de donnees porte sur l'emplacement des structures des services publics suivants : * electricite, * eau * communications, * mazout. Il s'agit notamment des elements suivants : * stations de fibre optique, * centrales hydroelectriques, * stations de pompage d'ecluse. Ce produit necessite l'utilisation de logiciels du SIG. *[SIG]: système d’information géographique** 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) **

Financé dans le cadre du Programme des objectifs de conservation marine, ce relevé benthique par imagerie optique documente l’occurrence et le pourcentage estimé de la couverture du tunicier colonial envahissant Didemnum vexillum dans sept transects par caméra flottante dans la zone d’importance écologique et biologique (ZIEB) de Head Harbour, West Isles et Les Passages (~113 km2), dans l’ouest de la baie de Fundy, au Nouveau-Brunswick, au Canada. On a obtenu les données sur l’occurrence au moyen d’images fixes à haute résolution (n=386) prises périodiquement tout au long de chaque transect, et de vidéos à haute définition continues et simultanées. On a divisé les vidéos en segments de 20 secondes (nous indiquons l’emplacement du début et de la fin de chaque segment dans un transect) et lorsque D. vexillum était présent dans un segment vidéo, on a classé la fréquence d’occurrence comme commune (couverture continue/bancs tout au long du segment vidéo), occasionnelle (colonies individuelles de différentes tailles observées >5 fois tout au long du segment vidéo) ou rare (petites colonies isolées observées ≤5 fois tout au long du segment vidéo). Un segment vidéo était considéré comme inutilisable et retiré de l’ensemble de données s’il y avait trop de turbidité ou si la caméra était trop éloignée du fond pour permettre une imagerie fiable du fond marin. Pour les images fixes, si l’on observait le D. vexillum dans une image, le pourcentage de couverture était catégorisé comme >50 %, 26-50 %, 6-25 %, ou ≤5 % du champ de vision de l’image. On a calculé la distance parcourue et la distance entre les images fixes (m) à l’aide d’outils ArcGIS. On a estimé le champ de vision en mesurant la longueur et la largeur d’un sous-ensemble d’images fixes et d’image vidéo dans ImageJ2, en utilisant des lasers de 10 m pour montrer l’échelle. On a normalisé le champ de vision pour chaque altitude rapportée, et on a estimé la surface échantillonnée (m2) le long d’un transect vidéo continu en multipliant le champ de vision moyen par la distance parcourue dans ce segment. On a observé le D. vexillum dans 44 % de la zone échantillonnée à des profondeurs de 34 m à 118 m, soit à des profondeurs plus grandes que celles rapportées (~80 m) dans les rapports précédents.Citer ces données comme: Teed LL, Goodwin C, Lawton P, Lacoursière-Roussel A, Dinning KM (2024) Multiple perspectives on the emergence of the invasive colonial tunicate Didemnum vexillum Kott, 2002 in the western Bay of Fundy, Atlantic Canada. BioInvasions Records 13(3): 713–738, https://doi.org/10.3391/bir.2024.13.3.12

En 2009, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a entrepris un processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires. Portant principalement sur les provinces des Prairies, une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide de l'imagerie satellite optique (AWiFS, Landsat-5) et radar (RADARSAT­2), avec une résolution spatiale finale de 56 m. Des méthodes ont également été mises au point pour améliorer la classification optique à l'aide de l'imagerie RADARSAT-2, en vue de résoudre des problèmes liés à la couverture nuageuse. En même temps que les acquisitions par satellite, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d’assurance-récolte provinciales, tandis que des observations ponctuelles provenaient de nos collègues d'AAC des régions. Le processus global pour la réalisation de la Carte de l'inventaire des cultures comprend les étapes suivantes : acquisition de données par satellite; acquisition de données sur le terrain en vue du processus d'entraînement à la classification et de l'évaluation de l'exactitude; mise en œuvre opérationnelle de la méthode de classification.La méthodologie initiale a été élaborée en partenariat avec la Direction générale de la recherche d'AAC, et soutenue en partie par l'Agence spatiale canadienne. L'objectif à long terme consistait à étendre cette initiative, à partir de l'expérience dans les Prairies, et de produire un inventaire annuel des cultures pour tout le territoire agricole du Canada.

Le gouvernement du Canada a acquis une image à une résolution de 20 m du territoire national photographié dans quatre bandes multispectrales du visible et de l’infrarouge à courte longueur d’onde par les satellites 4 et 5 du Système pour l’observation de la Terre (SPOT). Une période de cinq ans — de 2005 à 2010 — a été nécessaire pour photographier tout le Canada à travers une atmosphère dégagée. La date précise de l’observation est moins importante que la nécessité de capter les images en absence de neige au sol. Ces données téléchargées de la banque de données Orthoimage GéoBase 2005 - 2010 (http://www.geobase.ca/geobase/fr/data/imagery/imr/description.html) ont servi à produire la carte de la couverture terrestre au sud de la limite forestière, entre 2005 et 2010. Le Nord du Canada n’a pas été recartographié depuis 2000 environ, à cause des difficultés techniques découlant de la variabilité de la couverture terrestre et de la période réduite d’observation qu’impose le très court été. Sur ce produit, seize classes générales de couverture végétale sont visibles à une résolution minimale de 20 m. On a appliqué une normalisation radiométrique pour rééquilibrer les images captées au milieu de l’été pendant la période du maximum de couvert végétal. On a utilisé des méthodes d’accentuation et de classification par généralisation progressive pour classer les mosaïques équilibrées sur de grandes surfaces pour une vingtaine de zones de la carte. L’interprétation de l’image a été dirigée par l’imagerie à haute résolution et par d’autres informations contenues dans Google Earth. Pour plusieurs régions, on a aussi tiré parti des signatures spectrales de la couverture terrestre, de l’expérience sur le terrain et des résultats publiés pour assister l’interprétation. D’autres images captées hors de la période de couverture maximale, tôt au printemps ou tard en automne, ont été ensuite classées en utilisant des arbres de décisions dirigés par les données d’images estivales classifiées de champs chevauchants. On a évalué l’exactitude à partir de données d’observations de la réalité de terrain obtenues au cours de plusieurs campagnes réalisées par d’autres agences gouvernementales comme Parcs Canada ou la Commission géologique. Tel que décrit plus haut, cet échantillon a été rehaussé grâce à des points interprétés dans Google Earth afin d’obtenir une couverture spatiale plus uniforme du Canada. À partir de 1566 points de référence dont plus de la moitié ont été acquis sur le terrain, on estime que la carte a une exactitude globale de 71 %. Si on évalue l’exactitude en se limitant à la couverture terrestre homogène dans des blocs de 3 × 3 pixels afin de tenir compte des erreurs potentielles de géolocalisation, elle augmente à 85 % pour 349 points qui étaient biaisés vers des classes facilement attribuables comme l’eau.