STR - Installations et structures (structure) Construction artificielle. Par exemple, des ressources décrivant des bâtiments, des musées, des églises, des écoles, des hôpitaux, des usines, des logements, des monuments et des tours.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

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 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

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

Le Global Environnemental éMuLateur (GEML) est un composant du Système global de prévision déterministe expérimental (SGPD). Il s'agit d'un émulateur météorologique basé sur l'intelligence artificielle (IA) et entraîné sur des états atmosphériques passés. Plus précisément, ce modèle GEML est basé sur des données compatibles avec la version ¼°, 13 niveaux du modèle GraphCast (Lam et al. 2023) de la compagnie DeepMind. Il a été entraîné et affiné par ECCC, à l'aide des données ERA5 (1979-2016) et des analyses opérationnelles (2016-2021) du CEPMMT (ECMWF). Les poids recalculés sont également disponibles au public. Les prévisions sont effectuées deux fois par jour et vont jusqu'à 10 jours dans le futur. Il génère les champs de référence de température et de vent horizontal à grande échelle vers lesquels les prévisions de GEM dans le SGPD sont pilotées spectralement. La couverture géographique est globale avec une résolution horizontale de 28 km. Les données sont offertes sur 13 niveaux verticaux et sur une grille latitude-longitude uniforme globale avec une résolution horizontale de 0.25 degré. Six variables atmosphériques définies sur les 13 niveaux de pression, ainsi que 4 variables de surface sont disponibles toutes les 6 heures.

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

Les données GéoIA sont composées de bâtiments, hydrographie, forêts et routes extraits automatiquement via des modèles d'apprentissage profond appliqués à un ensemble de données source (généralement des images aériennes ou satellitaires). L'objectif principal de GéoIA est d'augmenter la couverture spatiale et temporelle de données géospatiales fondamentales à haute résolution.L'infrastructure et l'expertise mises en place par RNCan permettent un processus de création de données rapide, efficace et évolutif grâce à l'utilisation de technologies de pointe et de modèles d'intelligence artificielle. Les jeux de données extraits et publiés à partir d’une donnée source peuvent être revisités ultérieurement à mesure que des modèles plus précis sont développés et mis en production. Pour l'instant, seuls les fichiers statiques sont disponibles, mais au fur et à mesure du développement de la série, de nouveaux produits et services seront ajoutés.Plusieurs cas d'utilisation des données GéoIA pour la detection de changements ont été créés. Pour les consulter veuillez suvre les liens suivants:- Iqaluit: https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/ef29513d-a007-408c-beba-65f86e7b5b01- Calgary: https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/bd07b597-5166-4b62-ae9c-245b3c62ea03- Ville de Québec: https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/4026720e-f7fb-478e-a58f-c62ebe20005d- Winnipeg: https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/a6874aac-cfcd-4b92-bb3f-6031eedb5b57- Victoria: https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/f011c7b9-f79e-42f8-9481-9bf9788bb189- Trois-Rivières: https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/2b11a323-52c2-43d5-9c09-bc4b15b1bcc8

La carte qui accompagne le « Guide sur les compétences essentielles » a été élaborée pour mettre en évidence les projets présentés dans le cadre du « Guide sur les compétences essentielles » publié par le Bureau de l'alphabétisation et du programme des compétences essentielles (BACE) d'Emploi et Développement Social Canada (EDSC). Le guide est conçu comme une vitrine pour le partage de pratiques prometteuses, d'études de cas et de partenariats fondés sur des projets du BACE qui ont été financés par des subventions et des contributions remontant généralement à 2012. Cette carte permet aux utilisateurs de visualiser les projets financés par le BACE et d'explorer diverses variables de données comme les groupes ciblés, les compétences essentielles et les projets de chaque secteurs industriels.