: : (style="text-align:left ; »)Empreintes pour toutes les images du Service d'imagerie composite de 150 cm du Yukon. Le Yukon Composite est un fond de carte d'imagerie composite créé à partir des plus récentes images satellites SPOT-6/7 à résolution moyenne provenant du référentiel d'images satellites du gouvernement du Yukon.Distribué depuis GeoYukon par le gouvernement du Yukon. Découvrez d'autres données cartographiques numériques et des cartes interactives issues de la collection de données cartographiques numériques du Yukon. Pour plus d'informations : : :

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).**

Ces produits sont dérivés d'images RVB (rouge/vert/bleu), une technique de traitement satellitaire qui utilise une combinaison de bandes de capteurs satellitaires (également appelées canaux) et les applique chacune à un filtre rouge/vert/bleu (RVB). Il en résulte une image en fausses couleurs, c'est-à-dire une image qui ne correspond pas à ce que verrait l'œil humain, mais qui offre un contraste élevé entre les différents types de nuages et les caractéristiques de la surface. Le capteur embarqué à bord d'un satellite météorologique obtient deux types d'informations de base : les données de la lumière visible (lumière réfléchie) se reflétant sur les nuages et les différents types de surface, aussi appelée « réflectance », et les données infrarouges (radiation émise) qui sont des radiations à ondes longues et courtes émises par les nuages et les caractéristiques de surface. Les RVB sont spécialement conçus pour combiner ce type de données satellitaires, ce qui permet d'obtenir un produit final riche en informations.Les autres produits résultent d’un rehaussement des données d’un canal pour une longueur d’onde unique, visant aussi à mettre en évidence des caractéristiques météorologiques de la surface ou des nuages observés, mais de manière plus simple puisque ne mettant en jeu qu’une seule longueur d’onde. Cette façon de faire plus ancienne est toujours utile parce que sa simplicité facilite dans certains cas l’interprétation de l’image.

Ces produits sont dérivés d'images RVB (rouge/vert/bleu), une technique de traitement satellitaire qui utilise une combinaison de bandes de capteurs satellitaires (également appelées canaux) et les applique chacune à un filtre rouge/vert/bleu (RVB). Il en résulte une image en fausses couleurs, c'est-à-dire une image qui ne correspond pas à ce que verrait l'œil humain, mais qui offre un contraste élevé entre les différents types de nuages et les caractéristiques de la surface. Le capteur embarqué à bord d'un satellite météorologique obtient deux types d'informations de base : les données de la lumière visible (lumière réfléchie) se reflétant sur les nuages et les différents types de surface, aussi appelée « réflectance », et les données infrarouges (radiation émise) qui sont des radiations à ondes longues et courtes émises par les nuages et les caractéristiques de surface. Les RVB sont spécialement conçus pour combiner ce type de données satellitaires, ce qui permet d'obtenir un produit final riche en informations.Les autres produits résultent d’un rehaussement des données d’un canal pour une longueur d’onde unique, visant aussi à mettre en évidence des caractéristiques météorologiques de la surface ou des nuages observés, mais de manière plus simple puisque ne mettant en jeu qu’une seule longueur d’onde. Cette façon de faire plus ancienne est toujours utile parce que sa simplicité facilite dans certains cas l’interprétation de l’image.

Cet ensemble de données contient des observations de la présence d’espèces à partir d’images du fond marin recueillies par le véhicule sous-marin autonome (VSA) pendant l’expédition de 2012 au mont sous-marin Cobb. Le VSA pour l’observation du fond marin exploité par la National Oceanographic and Atmospheric Administration, qui a recueilli des images photographiques de 4 transects de 436 m à 1154 m de profondeur.

Financé dans le cadre du Programme des objectifs de conservation marine du MPO, ce relevé benthique par imagerie optique a permis de capter des images de 73 transects par caméra tractée du 21 septembre 2022 au 3 octobre 2024 dans la région des îles Fundy, dans la partie ouest de l’embouchure de la baie de Fundy, au Nouveau-Brunswick (Canada). La zone d’importance écologique et biologique (ZIEB) de Head Harbour/archipel de West Isles /Les Passages (~113 km2), le îles Wolves et de l’île Grand-Manan. Des images fixes à haute résolution (n=5081) 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 ~30 heures de chaque orientation) ont été recueillies simultanément. 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 a été estimé en mesurant la longueur et la largeur d'un sous-ensemble d'images fixes (n=863) 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 133 m à 2,6 km de long (~47 km au total), recueillant des images pendant 3 minutes à un peu plus d’une heure à la fois, à des profondeurs allant de 15 à 188 m sous le zéro des cartes. Les emplacements des transects ont été choisis en fonction des caractéristiques bathymétriques uniques, des zones dont on a prédit précédemment qu'elles présentaient une grande adéquation de l'habitat pour les espèces vulnérables de l'écosystème marin, ainsi que des zones proposées pour être incluses dans le plan du réseau régional de conservation du milieu marin.Des informations supplémentaires et des images relatives spécifiquement aux ensembles de données de 2022 sont disponibles sur le portail du gouvernement ouvert, à l'adresse suivante : https://open.canada.ca/data/en/dataset/8ea6c28a-3d6c-47ef-8cf7-56790ee0c7f5Citer ces données comme: Lawton P, Teed L. Vidéos et images numériques fixes à haute résolution captées par caméra tractée près du plancher océanique et images numériques fixes à haute résolution d'une étude de trois ans dans la région des îles Fundy, dans la partie inférieure et occidentale de la baie de Fundy. Publié en Novembre 2025. Division de la science des écosystèmes côtiers, Pêches et Océans Canada, St. Andrews, (N-B).

La fraction de couverture végétale (FCOVER) correspond à la quantité de surface du sol qui est couverte par la végétation, y compris le sous-étage, lorsqu'elle est vue verticalement (depuis le nadir). La fraction de couverture végétale est un indicateur de l'étendue spatiale de la végétation indépendamment de la classe de couverture terrestre. Il s'agit d'une grandeur sans dimension qui varie de 0 à 1 et, en tant que propriété intrinsèque de la canopée, ne dépend pas des conditions d'observation par satellite. Ce produit est constitué d'une couverture à l'échelle nationale (Canada) de cartes mensuelles de l'indicateur FCOVER pendant une saison de croissance (mai-juin-juillet-août-septembre) à une résolution de 20 m.Références :L. Brown, R. Fernandes, N. Djamai, C. Meier, N. Gobron, H. Morris, C. Canisius, G. Bai, C. Lerebourg, C. Lanconelli, M. Clerici, J. Dash. Validation of baseline and modified Sentinel-2 Level 2 Prototype Processor leaf area index retrievals over the United States IISPRS J. Photogramm. Remote Sens., 175 (2021), pp. 71-87, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.02.020. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271621000617Richard Fernandes, Luke Brown, Francis Canisius, Jadu Dash, Liming He, Gang Hong, Lucy Huang, Nhu Quynh Le, Camryn MacDougall, Courtney Meier, Patrick Osei Darko, Hemit Shah, Lynsay Spafford, Lixin Sun, 2023.Validation of Simplified Level 2 Prototype Processor Sentinel-2 fraction of canopy cover, fraction of absorbed photosynthetically active radiation and leaf area index products over North American forests,Remote Sensing of Environment, Volume 293, https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113600.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425723001517

Le Centre canadien de cartographie et d'observation de la Terre (CCCOT) a créé une mosaïque radar d'une résolution de 30 m de la masse continentale du Canada à partir de la mission Constellation RADARSAT (MCR). Ce produit met en évidence les différents types d'interaction du signal radar avec la surface, ce qui favorise l'interprétation et l'étude de l'occupation du sol à l'échelle nationale. Cette mosaïque nationale est constituée de 3222 images de MCR acquises entre août 2023 et février 2024. (Source : Imagerie de la mission de la Constellation RADARSAT © Gouvernement du Canada [2024]. RADARSAT est une marque officielle de l'ASC.)

Empreintes pour toutes les images du gouvernement du Yukon [Service d'imagerie aérienne] (https://open.yukon.ca/data/yukon-aerial-imagery-most-recent).Distribuéde [GeoYukon] (https://yukon.ca/geoyukon) par le [gouvernement du Yukon] (https://yukon.ca/maps). Découvrez plus de cartes numériquesdes données et des cartes interactives provenant de la collection de données cartographiques numériques du Yukon.Pour en savoir plusinformations : [geomatics.help@yukon.ca] (mailto : geomatics.help@yukon.ca).

La couche de données (.shp) présentée est le résultat d’une méthode non supervisée de classification de l’habitat de fond marin dans la baie de Fundy (Atlantique Nord-Ouest, Canada). Cette méthode consiste à séparer les variables environnementales issues de la bathymétrie multifaisceaux (pente, indice de position bathymétrique), de la rétrodiffusion et de données océanographiques (vitesse de cisaillement des interactions vagues-courants) en unités spatiales (c.-à-d., objets d’une image), puis à répartir ces unités séparées sur les plans acoustique et océanographique en sept classes d’habitat (substrat et blocs rocheux, sédiments mixtes, sable graveleux, sable, gravier limoneux avec anémones, limon, et sédiments mixtes affouillés par les marées) au moyen de données in situ (imagerie). Les classes de paysage benthique (semblables aux classes de paysage en écologie terrestre) décrivent la géomorphologie et la biologie du fond marin, et découlent d’éléments du fond marin qui peuvent être distingués sur les plans acoustique et océanographique. Référence :Wilson, B.R., Brown, C.J., Sameoto, J.A., Lacharite, M., Redden, A. (2021). Mapping seafloor habitats in the Bay of Fundy to assess macrofaunal assemblages associated with Modiolus modiolus beds. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 252. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2021.107294Citer ces données comme suit:Wilson, B.R., Brown, C.J., Sameoto, J.A., Lacharite, M., Redden, A. Benthoscape de la Baie de Fundy. Publié en Mai 2023. Division de l’écologie des population, Pêches et Océans Canada, Dartmouth (Nouvelle-Écosse). https://open.canada.ca/data/en/dataset/dbabd17a-a2c7-4b3f-9bd8-a77a9c7f9c1c