Unité administrative de terres forestières désignée par le ministre, conformément à l'article 14 (1) de la Loi sur les forêts.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Cette caractéristique décrit les perturbations de la santé des forêts, y compris les agents abiotiques et biotiques de la santé des forêts au Yukon à une échelle de 1:100 000. Il s'agit d'une enquête d'ensemble sur la santé des forêts au niveau de la gestion (par opposition à une enquête au niveau opérationnel), ce qui signifie que l'analyse et la cartographie sont plus efficaces à une échelle de 1/100 000 et pas plus. Cette étude d'ensemble de la santé des forêts a été réalisée en plusieurs étapes : 1) En commençant par cartographier le type et la gravité des perturbations depuis les airs à l'aide d'aéronefs à voilure fixe, puis en cartographiant des cartes papier à l'échelle 1:100 000 ; 2) Transférer les données sur un Mylar propre pour les scanner et les numériser ; et 3) Numériser et remplir les données dans une base de données spatiale SIG.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)

L'ensemble de donnees offre des renseignements fondamentaux de l'inventaire forestier aux differentes lignes du ministere des Richesses naturelles et des Forets pour qu'elles puissent respecter leurs mandats.** 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) **

Il s'agit d'une couche spatiale montrant les polygones de notation cartographique du ministère des Forêts. Il s'agit d'une représentation spatiale polygonale pour une notation sur l'Atlas forestier, qui enregistre la zone d'intérêt d'autres agences gouvernementales et individus.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

L'Inventaire forestier national (IFN) du Canada est un programme d'échantillonnage conçu pour appuyer la production de rapports sur les forêts á l'échelle nationale. D'autre part, les cartes continues d'attributs forestiers sont nécessaires pour appuyer les analyses stratégiques des problématiques régionales de politique et d'aménagement. Nous avons donc produit des cartes couvrant 4,03 × 106 km2 de surface forestiére inventorièe en 2001 à partir d'observations normalisées provenant des placettes photos de l'IFN utilisées comme données de référence. Nous avons utilisé la méthode des k plus proches voisins (kNN) avec 26 couches de données géospatiales, y compris les données spectrales MODIS et les variables climatiques et topographiques, pour produire les cartes de 127 attributs forestiers à une résolution de 250 × 250 m. Les attributs à l'échelle du peuplement comprennent le type de couverture terrestre, la structure et l'abondance relative des espéces ďarbres. Dans cet article, nous rapportons seulement la biomasse totale aérienne et vivante des arbres. Tous les autres attributs abordés sont présentés dans la section matériel supplémentaire (http://nrcresearchpress.com/doi/suppl/10.1139/cjfr-2013-0401). En général, les écarts des valeurs prédites à l'échelle du pixel par rapport à celles des placettes photos de validation, sont plus importants dans les régions montagneuses et dans les zones où, soit la biomasse, soit le taux d'échantillonnage de placettes photos est faible. Les valeurs prédites à l'échelle du pixel sont surestimées lorsque les valeurs observées sont petites et sous-estimées lorsqu'elles sont grandes. Les mesures de précision sont améliorées grâce à l'agrégation spatiale des pixels sur 1 km2 et plus. Dans l'ensemble, ces nouveaux produits fournissent des informations de base uniques pour les analyses stratégiques des forêts (https://nfi.nfis.org).Collection:- **[L'Inventaire forestier national (IFN) du Canada de 2006](https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/e2fadaeb-3106-4111-9d1c-f9791d83fbf4)**

L'Inventaire forestier national (IFN) du Canada est un programme d'échantillonnage conçu pour appuyer la production de rapports sur les forêts á l'échelle nationale. D'autre part, les cartes continues d'attributs forestiers sont nécessaires pour appuyer les analyses stratégiques des problématiques régionales de politique et d'aménagement. Nous avons donc produit des cartes couvrant 4,03 × 106 km2 de surface forestiére inventorièe en 2001 à partir d'observations normalisées provenant des placettes photos de l'IFN utilisées comme données de référence. Nous avons utilisé la méthode des k plus proches voisins (kNN) avec 26 couches de données géospatiales, y compris les données spectrales MODIS et les variables climatiques et topographiques, pour produire les cartes de 127 attributs forestiers à une résolution de 250 × 250 m. Les attributs à l'échelle du peuplement comprennent le type de couverture terrestre, la structure et l'abondance relative des espéces ďarbres. Dans cet article, nous rapportons seulement la biomasse totale aérienne et vivante des arbres. Tous les autres attributs abordés sont présentés dans la section matériel supplémentaire (http://nrcresearchpress.com/doi/suppl/10.1139/cjfr-2013-0401). En général, les écarts des valeurs prédites à l'échelle du pixel par rapport à celles des placettes photos de validation, sont plus importants dans les régions montagneuses et dans les zones où, soit la biomasse, soit le taux d'échantillonnage de placettes photos est faible. Les valeurs prédites à l'échelle du pixel sont surestimées lorsque les valeurs observées sont petites et sous-estimées lorsqu'elles sont grandes. Les mesures de précision sont améliorées grâce à l'agrégation spatiale des pixels sur 1 km2 et plus. Dans l'ensemble, ces nouveaux produits fournissent des informations de base uniques pour les analyses stratégiques des forêts (https://nfi.nfis.org).Collection:- **[L'Inventaire forestier national (IFN) du Canada de 2006](https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/e2fadaeb-3106-4111-9d1c-f9791d83fbf4)**

Hauteur moyenne de Lorey 2015Hauteur moyenne de Lorey. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Hauteur moyenne des arbres pondérée par leur surface terrière (m). Des produits relatifs à la structure des écosystèmes forestiers du Canada ont été créés et rendus accessibles à tous. Les produits partagés sont fondés sur des données scientifiques examinées par des pairs et relient des aspects de la structure de la forêt, notamment : (i) des mesures calculées directement à partir du nuage de points lidar avec des hauteurs normalisées par rapport à la surface du sol (p. ex. densité, hauteur du couvert) et (ii) des attributs d'inventaire modélisés, obtenus selon une approche fondée sur la superficie et produits à partir de données de placettes au sol et de balayage par laser aéroporté (volume, biomasse). Les estimations de la structure forestière ont été générées en combinant l'information provenant des « parcelles lidar » (Wulder et coll., 2012) avec les composites à base de pixels Landsat (White et al. 2014; Hermosilla et al. 2016 ) en utilisant l'imputation selon la méthode du plus proche voisin avec une mesure de distance basée sur les forêts aléatoires. Ces produits ont été créés pour répondre aux besoins d'information de la surveillance stratégique des forêts et ne sont pas destinés à appuyer la gestion opérationnelle des forêts. Tous les produits ont une résolution spatiale de 30 m. Pour une description détaillée des données, des méthodes appliquées et des résultats de l'évaluation de la précision, Matasci et al. (2018). Matasci, G., Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., Bolton, D.K., Tompalski, P., Bater, C.W., 2018b. Three decades of forest structural dynamics over Canada's forested ecosystems using Landsat time-series and lidar plots. Remote Sensing of Environment 216, 697-714. Matasci et al. 2018)

Il s'agit d'une couche spatiale montrant les lignes de notation cartographique du ministère des Forêts. Il s'agit de la représentation spatiale linéaire d'une notation sur l'Atlas forestier qui enregistre la zone d'intérêt d'autres agences gouvernementales et individus.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Ce jeu de données fournit des cartes continues de la structure des forêts à travers les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada pour l'année 2022, générées à une résolution spatiale de 30 m. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les estimations de structure incluent des attributs clés tels que la hauteur du couvert forestier, la densité du couvert et la biomasse aérienne, dérivés à partir d'une combinaison de données lidar aéroportées et de composites spectraux issus de Landsat. Les modèles de structure ont été entraînés à l'aide du cadre « lidar-plot » (Wulder et al. 2012), qui intègre des données lidar aéroportées et des mesures de terrain co-localisées avec des composites de séries temporelles Landsat (Hermosilla et al. 2016). Une approche d'imputation par plus proche voisin a été appliquée pour estimer les attributs structurels sur l'ensemble du territoire forestier canadien. Ces produits, cohérents à l'échelle nationale, sont conçus pour appuyer la surveillance stratégique des forêts et les évaluations à grande échelle, mais ne sont pas destinés à la gestion opérationnelle des forêts. Pour plus de détails sur les méthodes, l'évaluation de l'exactitude et les sources de données, voir Matasci et al. (2018).Matasci, G., Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., Bolton, D.K., Tompalski, P., Bater, C.W., 2018. Three decades of forest structural dynamics over Canada's forested ecosystems using Landsat time-series and lidar plots. Remote Sensing of Environment, 216, 697-714. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.07.024 ( Matasci et al. 2018).

Ce jeu de données fournit des cartes continues de la structure des forêts à travers les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada pour l'année 2022, générées à une résolution spatiale de 30 m. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les estimations de structure incluent des attributs clés tels que la hauteur du couvert forestier, la densité du couvert et la biomasse aérienne, dérivés à partir d'une combinaison de données lidar aéroportées et de composites spectraux issus de Landsat. Les modèles de structure ont été entraînés à l'aide du cadre « lidar-plot » (Wulder et al. 2012), qui intègre des données lidar aéroportées et des mesures de terrain co-localisées avec des composites de séries temporelles Landsat (Hermosilla et al. 2016). Une approche d'imputation par plus proche voisin a été appliquée pour estimer les attributs structurels sur l'ensemble du territoire forestier canadien. Ces produits, cohérents à l'échelle nationale, sont conçus pour appuyer la surveillance stratégique des forêts et les évaluations à grande échelle, mais ne sont pas destinés à la gestion opérationnelle des forêts. Pour plus de détails sur les méthodes, l'évaluation de l'exactitude et les sources de données, voir Matasci et al. (2018).Matasci, G., Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., Bolton, D.K., Tompalski, P., Bater, C.W., 2018. Three decades of forest structural dynamics over Canada's forested ecosystems using Landsat time-series and lidar plots. Remote Sensing of Environment, 216, 697-714. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.07.024 ( Matasci et al. 2018).