**Attention: Il existe une version plus récente de ce produit (SCANFI v2)**Pour plus d'information sur SCANFI v2, voir: https://doi.org/10.23687/07653869-f303-46c2-a04e-9ab479b73cbfCette publication de données contient un ensemble de fichiers rasterisés de résolution de 30m représentant, pour l’année 2020, les types de couverture terrestre, la hauteur et la fermeture de la canopée forestière et la biomasse forestière aérienne, ainsi que la couverture de plusieurs espèces d'arbres importantes pour l’ensemble du Canada. Le produit de données spatialisées de l'inventaire forestier national canadien (SCANFI) a été développé à l'aide de la mise à jour de l'ensemble de données de photo-échantillons de l’inventaire forestier national (IFN), qui consiste en une grille d'échantillonnage régulière d'imagerie haute résolution photo-interprétée couvrant toute la masse terrestre non arctique du Canada. SCANFI a été produit en utilisant des images spectrales Landsat temporellement harmonisées pour l'été et l'hiver, divisées en plusieurs centaines de tuiles d'analyses régionales, utilisant une méthode innovante d'imputation des k plus proches voisins et de forêts d'arbres décisionnelles. Une description complète des méthodes et analyses de validation peut être trouvée dans Guindon et al. (2024). Les attributs de la végétation dans les écozones de l’Arctique ont été prédits à l’aide d’une seule forêt d’arbres décisionnelles, puisque ces régions se trouvaient à l’extérieur de la zone d’acquisition de l’IFN. Ainsi, les attributs de la végétation dans ces régions n’ont pas été rigoureusement validés. Le fichier raster « SCANFI_aux_arcticExtrapolationArea.tif » peut être utilisé pour identifier ces zones.SCANFI n’a pas pour but de remplacer ni d’ignorer les inventaires provinciaux, qui peuvent inclure de meilleures données, avec une meilleure fréquence de mises à jour, de meilleurs jeux d’entraînement de modèles, et de meilleures connaissances locales. SCANFI a plutôt été développé afin de fournir une estimation actuelle et spatialement explicite des attributs forestiers, en utilisant une source de données et une méthodologie cohérente d’une province, d’un territoire à l’autre. SCANFI est la première série cohérente de cartes, couvrant l’ensemble du Canada à 30m, de la structure et de la composition d’espèces forestières, offrant de nouvelles opportunités pour une multitude d’études dans plusieurs domaines, tels que l’économie forestière, la science du feu et l’écologie.**Limites d'utilisation**1- Dans les sites fortement perturbés par des insectes ravageurs, le jeu d’entrainement ne contient pas toutes les variations spectrales possible, il n’est donc pas possible de prédire tous les cas de défoliation. Une région en particulier, qui a été fortement impacté par la tordeuse des bourgeons de l’épinette, est celle située sur la rive nord du fleuve Saint-Laurent. Ces forêts sont mal représentées dans notre jeu d’entrainement, ce qui entraine une imprécision dans nos estimés pour ces régions. 2- Les attributs des classes de peuplements ouverts, soit les arbustes, plantes herbacées, roches et bryophytes, sont plus difficiles à estimer lors de la photo-interprétation aérienne. Par conséquent, les estimations de celle-ci peuvent être moins fiables que celles des attributs forestiers.3- Tel que rapportée dans l’article, l’incertitude dans les prédictions de la couverture des espèces forestières est relativement élevée. C’est particulièrement le cas pour les espèces moins fréquentes, tel que le pin ponderosa ou le mélèze laricin. L’utilisation des couches d’espèces forestières est adéquate pour analyses à échelle régionale et grossière. Aussi, la proportion de feuillues est aussi sensiblement sous-estimée dans cette version du produit.4- Notre validation indique que les régions du Yukon présentent une valeur R2 nettement inférieure. Par conséquent, les estimations dans ces zones sont moins fiables.5- Les zones urbaines et les routes ont la classe roche, selon la carte d’utilisation des terres d’Agriculture et Agroalimentaire Canada. Même si ces sites contiennent principalement des bâtiments et des infrastructures, ils peuvent toutefois contenir des arbres. Une classe de milieu forestier est généralement attribuée aux parcs urbains boisés. Une prédiction d’attributs de végétation est aussi faite pour les zones forestières situées en régions agricoles.**Des détails sur le développement et la validation du produit peuvent être trouvés dans la publication suivante:**- Guindon, L., Manka, F., Correia, D.L.P., Villemaire, P., Smiley, B., Bernier, P., Gauthier, S., Beaudoin, A., Boucher, J., and Boulanger, Y. 2024. A new approach for Spatializing the Canadian National Forest Inventory (SCANFI) using Landsat dense time series. Can. J. For. Res. https://doi.org/10.1139/cjfr-2023-0118**Veuillez svp citer cet ensemble de données comme suit :**- Guindon L., Villemaire P., Correia D.L.P., Manka F., Lacarte S., Smiley B. 2023. SCANFI: Spatialized CAnadian National Forest Inventory data product. Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Laurentian Forestry Centre, Quebec, Canada. https://doi.org/10.23687/18e6a919-53fd-41ce-b4e2-44a9707c52dc **Les couches raster suivantes sont disponibles :**- Valeurs de classe de couverture terrestre de l'IFN : les classes de couverture terrestre comprennent eau, roche, bryophytes, herbes, arbustes, feuillus arborescents, mixtes arborescents et conifères arborescents.- Biomasse aérienne sèche des arbres vivants (tonnes/ha) : la biomasse a été dérivée des estimations de volume marchand total produites par les agences provinciales. - Hauteur (mètres) : hauteur de la végétation.- Fermeture de la couronne : pourcentage de pixel couvert par la canopée de tous les arbres. - Couverture des espèces d'arbres : pourcentage de la fermeture de la couronne de tous les arbres. - Couverture en pourcentage des sapins baumiers (Abies balsamea) - Couverture en pourcentage des épinettes noires (Picea mariana) - Couverture en pourcentage des sapins de Douglas (Pseudotsuga menziesii) - Couverture en pourcentage des pins gris (Pinus banksiana) - Couverture en pourcentage des pins tordus (Pinus contorta) - Couverture en pourcentage des pins ponderosa (Pinus ponderosa) - Couverture en pourcentage des mélèzes laricins (Larix laricina) - Couverture en pourcentage des pins blancs et rouges (Pinus strobus et Pinus resinosa) - Couverture en pourcentage des espèces d'arbres feuillus (PrcB) - Couverture en pourcentage des autres espèces de conifères (PrcC)

Il s'agit d'une couche spatiale montrant les sites de radiocommunication du ministère des Forêts. Les sites de communication sont des emplacements terrestres contenant des structures et des équipements qui fournissent des communications vocales et/ou de données sans fil bidirectionnelles ou unidirectionnelles au personnel de terrain ou pour des activités opérationnelles.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Cette géodatabase comprend des cartes des points chauds pour 1) la richesse des habitats littoraux, 2) la diversité (poissons et invertébrés) et 3) la biomasse (établies selon le taux de capture par unité d’effort des poissons et des invertébrés), ainsi que deux couches montrant l’étendue spatiale des analyses des points chauds de diversité et de biomasse.Tous les détails et les méthodes sont décrits dans le document de Rubidge et coll., Document de recherche 2018/053, SCCS 2018, accessible ici ou à https://waves vagues.dfo mpo.gc.ca/Library/40759854.pdf. Ces données ont été examinées dans le cadre d’un processus régional d’examen par les pairs du Secrétariat canadien de consultation scientifique (SCCS) les 1er et 2 novembre 2017.Points chauds pour la richesse de l’habitat:Comme il n’existe pas de relevés systématiques des espèces littorales qui couvrent l’ensemble du littoral de la biorégion du plateau continental Nord, les points chauds de la richesse de l’habitat littoral ont été conçus comme un indicateur de la diversité des espèces dans les zones littorales. La richesse de l’habitat a été calculée à partir de huit composantes de l’habitat : zostère marine, phyllospadix, varech formant une canopée, estuaires, aires à rugosité élevée et substrat dur, mixte et meuble. Le nombre de composantes dans les unités de planification de 1 km sur 1 km a été compté et les points chauds ont été établis à l’aide de l’outil Getis Ord G* dans ArcGIS. Les unités de planification de valeur Gi_Bin de 3 (99 % de confiance) ont été classées comme points chauds de la richesse de l’habitat.Points chauds pour la diversité et la biomasse:Des points chauds pour la diversité et la biomasse des poissons et des invertébrés ont été établis comme indicateurs des modèles spatiaux de productivité dans la biorégion du plateau continental Nord. La diversité (diversité de Shannon) et la biomasse (kg/h ou nombre/hameçon/heure) ont été calculées à partir des relevés synoptiques de prises au chalut et des relevés extérieurs à la palangre sur fond dur (HBLL) du MPO. Le relevé extérieur HBLL représente l’ancien relevé de la Pacific Halibut Management Association (PHMA). Les relevés synoptiques de prises au chalut et les relevés HBLL ont une couverture spatiale complémentaire, les relevés HBLL couvrant davantage les zones côtières (20 260 m) et les relevés synoptiques de prises au chalut, les zones plus profondes du plateau (50 1 300 m). Les points chauds ont été établis à l’aide de l’outil Getis Ord G* dans ArcGIS pour cinq analyses distinctes : biomasse des poissons (chalut), diversité des poissons (chalut), diversité des poissons (palangre), biomasse des invertébrés (chalut) et diversité des invertébrés (chalut). À l’aide de l’outil Emprise géométrique minimale, des polygones à enveloppe convexe ont été tracés autour des groupes de points chauds (valeurs Gi_Bin de 1, 2 ou 3; confiance ≥ 90 %) contenant 10 points ou plus. Les polygones qui en ont résulté ont ensuite été entourés d’une zone tampon de 1 km et modifiés manuellement, au besoin, pour exclure toute zone étendue des polygones qui ne comprenait pas de points chauds.

La géologie numérique de la Colombie-Britannique est la source de données utilisée pour une géologie du substrat rocheux uniforme, à jour et détaillée à l'échelle de la province. La géologie du socle rocheux est normalisée avec un code stratigraphique et des géométries cohérents, et intègre tous les détails des compilations de 1:50 000 à 1:250 000. La dernière version (Open File 2017-8) est maintenue par un modèle de données de cadre géospatial, qui consiste en des contacts géologiques et des failles attribués sous forme de lignes, et des affleurements ou des centroïdes en tant que points attribués à partir d'informations sur le substrat rocheux. Des techniques sont utilisées pour simplifier le processus d'intégration et raccourcir le délai entre la cartographie des champs, la compilation, l'intégration et la fourniture des données. La version contient également : des tableaux pour les unités géologiques et les couleurs ; des fichiers de couches ESRI contenant des symboles de couleur du socle rocheux ; et une carte de la Colombie-Britannique illustrant le thème de couleur suggéré pour les polygones du socle rocheux. Les ensembles de données connexes sont les failles géologiques et les alluvions et couvertures du Quaternaire. Bedrock Geology est interactif avec d'autres données géoscientifiques sur MapPlace et MapPlace 2 et peut être téléchargé au format shapefile.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Le fichier est composé de 252 entrées, dont les 60 projets culturels présentés le 23 septembre 2014, ainsi que les coups de cœur des participants à l'événement « Montréal engagée pour la culture ».

Cet ensemble de données est une version SIG mise à jour d'une partie de la carte no 226 publiée par l'Alberta Geological Survey, qui est elle-même une synthèse régionale de diverses cartes publiées et inédites. Les données représentent l'emplacement des thalwegs (paléo-canaux) incisés dans la surface du substrat rocheux.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Bois et corridor forestier d'intérêt, ensemble forestier exceptionnel et aire protégée du schéma d’aménagement et de développement révisé de la Ville de Laval.

L'ensemble des lieux situés sur le territoire de la Ville de Longueuil qui renferment des biens archéologiques et qui sont régis par la Loi sur les biens culturels (RLRQ, chapitre B-4).

Cette publication de données contient un ensemble de fichiers rasterisés de résolution de 30m représentant des cartes quinquennales, pour les années 1985 à 2025, des types de couverture terrestre, de la hauteur, de la fermeture de la canopée forestière, de la biomasse aérienne aérienne sèche des arbres vivants, ainsi que de la couverture de plusieurs espèces d'arbres importantes pour l’ensemble du Canada. Le produit de données spatialisées de l'inventaire forestier national canadien (SCANFI) a été développé à l'aide de la mise à jour de l'ensemble de données de photo-placettes de l’inventaire forestier national (IFN), qui consiste en une grille d'échantillonnage régulière d'imagerie haute résolution photo-interprétée couvrant toute la masse terrestre non arctique du Canada. SCANFI a été produit en utilisant des images spectrales Landsat temporellement harmonisées pour l'été et l'hiver, divisées en plusieurs centaines de tuiles d'analyses régionales, utilisant une méthode innovante d'imputation des k plus proches voisins (k-NN) et de forêts décisionnelles (random forests). SCANFI n’a pas pour but de remplacer ni d’ignorer les inventaires provinciaux, qui peuvent inclure de meilleures données, avec une meilleure fréquence de mises à jour, de meilleurs jeux d’entraînement de modèles, et de meilleures connaissances locales. SCANFI a plutôt été développé afin de fournir une estimation actuelle et spatialement explicite des attributs forestiers, en utilisant une source de données et une méthodologie cohérente d’une province, d’un territoire à l’autre. SCANFI est la première série cohérente de cartes, couvrant l’ensemble du Canada à 30m, de la structure et de la composition d’espèces forestières, offrant de nouvelles opportunités pour une multitude d’études dans plusieurs domaines, telles que l’économie forestière, la science du feu et l’écologie.La version 2 de SCANFI est décrite dans ce document. Les principales différences méthodologiques et de performance entre SCANFI v1 (https://doi.org/10.23687/18e6a919-53fd-41ce-b4e2-44a9707c52dc) et v2 sont brièvement décrites ci-dessous. Pour une description plus détaillée de ces changements, veuillez consulter le rapport détaillé de la mise à jour. Pour la publication scientifique sur SCANFI v1, voir Guindon et al. (2024).**Principales mises à jour de SCANFI v2**1. Transition vers Landsat Collection 2Mise à jour de toutes les entrées de séries chronologiques Landsat de la Collection 1 à la Collection 2, offrant une calibration radiométrique améliorée et une cohérence géométrique accrue entre les capteurs et les années.2. Série temporelle SCANFI avec l'imagerie hivernale lissée par LandTrendrIntroduction d'imagerie hivernale lissée par LandTrendr, permettant une série temporelle complète à tous les 5 ans de 1985 à 2025 avec des entrées bisaisonnières.3. Mise à jour des normales climatiquesRemplacement des couches climatiques précédentes par des normales 1991-2020 plus lisses (MacDonald et al. 2024), éliminant les artéfacts de tuiles.4. Augmentation de la densité de sélection d'échantillons des données d'entraînement de l'IFNPassage d'une grille systématique de 250 m au niveau des photo-placettes à une stratégie d'échantillonnage plus dense: 4 pixels/hectare par polygone (maximum 100 points, excluant les pixels de bordure). Cette stratégie d'échantillonnage a considérablement augmenté le nombre de points d'entraînement disponibles, améliorant la représentation de la variabilité inter- et intra-polygonale et renforçant la performance du modèle.5. Prédiction plus précise de l'eau et délimitation des zones urbaines et des terres cultivéesLa prédiction de l'eau et des terres cultivées se fait maintenant à l'aide d'une couche de série chronologique de couverture terrestre qui sera bientôt publiée afin de : (i) prévenir la mauvaise classification des zones récemment perturbées comme eau dans SCANFI v1; et (ii) convertir les zones urbaines et les terres cultivées en terres forestières avant 2020, lorsque la carte d'utilisation des terres d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) utilisée dans l'étude originale n'est pas disponible (Agriculture et Agroalimentaire Canada, 2022).6. Carte d’âge de la forêtSCANFI v2 introduit de nouvelles cartes nationales de l’âge de la forêt en combinant des données récentes sur l’historique des perturbations avec des estimations d’âge issues de l’IFN spatialisées pour les peuplements non perturbés, permettant une attribution cohérente de l’âge des peuplements à l’échelle du Canada de 1985 à 2025, tous les 5 ans. L’approche retenue réduit le bruit par rapport aux estimations annuelles uniques et produit des cartes d’âge de la forêt spatialement complètes et temporellement stables.7. Modification des ensembles de variables de réponse et ciblesL'eau n'est plus utilisée comme variable cible, tandis que la position du terrain (alpin, milieu humide ou plateau) a été ajoutée à la liste des variables cibles et constitue maintenant une couche de sortie. La sélection des bandes et indices Landsat utilisés dans la modélisation a également été affinée, améliorant la sensibilité à la structure forestière, à la composition et aux perturbations. Enfin, SCANFI s'appuie maintenant sur le Modèle numérique d'élévation de résolution moyenne du Canada récemment publié (Gouvernement du Canada, Ressources naturelles Canada, Secteur de la politique stratégique et innovation, 2025). Voir détails dans le rapport sur les mises à jour.8. Amélioration de l'extrapolation des écozones arctiquesL'approche par tuiles utilisée pour extrapoler les écozones arctiques en dehors de la plage d'échantillonnage des photo-placettes de l'IFN a été remplacée par l'utilisation de deux ensembles d'entraînement utilisés pour prédire deux zones géographiques nordiques distinctes : (1) le nord du Québec; et (2) le nord des Territoires du Nord-Ouest et le Nunavut. Cette approche a considérablement amélioré la fiabilité et la cohérence du modèle dans les écozones arctiques. Les zones imputées avec ces modèles sont identifiées par la couche « SCANFI_north_extrapol_area.tif ».9. Mise à jour des couches de temps écoulé depuis la perturbationIntégration des registres complets de récolte et d'incendie de 1965 à 2025 (Correia et al. 2024; Perbet et al. 2025), améliorant l'initialisation de l'historique des perturbations et renforçant l'attribution de la structure des peuplements.10. Couches de couvert par espèce modifiéesAfin d’éviter les erreurs d’interprétation et de faciliter les analyses des utilisateurs, les couches par espèce de SCANFI v2 représentent désormais directement la fermeture du couvert pour chaque espèce, plutôt que la proportion de la fermeture totale du couvert attribuable à cette espèce. Contrairement à SCANFI v1, les utilisateurs n’ont donc plus besoin de multiplier la fermeture totale du couvert par la proportion de l’espèce (et de diviser par 100) pour obtenir la fermeture du couvert par espèce. Voici quelques exemples : - Un pixel avec 30 % de fermeture totale du couvert composé de 50 % d’épinette noire et de 50 % de pin gris a 15 % de fermeture du couvert d’épinette noire et 15 % de fermeture du couvert de pin gris dans SCANFI v2. - Un pixel avec 40 % de fermeture totale du couvert entièrement dominé par le sapin baumier a 40 % de fermeture du couvert de sapin baumier dans SCANFI v2. - Un pixel avec 100 % de fermeture totale du couvert composé de 60 % d’épinette noire et de 40 % de sapin baumier a 60 % de fermeture du couvert d’épinette noire et 40 % de fermeture du couvert de sapin baumier dans SCANFI v1 et aussi dans SCANFI v2.La biomasse aérienne par espèce peut toujours être estimée en calculant la proportion de l’espèce correspondante par rapport à la fermeture du couvert au niveau du pixel, puis en multipliant cette valeur par la biomasse du pixel.**Résumé de validation et comparaison avec la version 1**Les résultats de validation externe montrent que SCANFI v2 surpasse systématiquement SCANFI v1 dans tous les ensembles de données indépendants utilisés dans Guindon et al. (2024). Les attributs structuraux validés avec Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI), Potapov et al. (2021), et le lidar aéroporté présentent des gains de R² d'environ 2-3 points et des réductions modestes du RMSE et du MAE, indiquant des estimations améliorées de la hauteur et de la fermeture du couvert.La composition des espèces montre les améliorations les plus importantes, avec des augmentations de R² d'environ 4 à plus de 15 points pour les espèces clés telles que l'épinette noire, le pin gris, le mélèze et le groupe des feuillus (voir le rapport sur les mises à jour pour plus de détails). Les estimations de biomasse s'améliorent également, avec des gains plus faibles mais constants de la variance expliquée et une réduction de l'erreur dans les ensembles de données de parcelles au sol. En revanche, les métriques de validation croisée interne sont légèrement inférieures pour v2, en raison de la complexité accrue du jeu d’entraînement, et non d’une baisse réelle de la performance prédictive.**Série chronologique SCANFI**SCANFI v2 fournit une série chronologique nationale à tous les 5 ans accessible au public (1985-2025) basée sur l'imagerie Landsat d'été et d'hiver lissée par LandTrendr avec harmonisation inter-capteurs. Les incohérences temporelles au niveau des pixels demeurent par conception pour préserver la traçabilité et la cohérence entre les attributs, rendant la série chronologique inadaptée aux analyses au niveau des parcelles mais fiable pour les évaluations régionales et nationales à grande échelle où le bruit s'atténue. Bien qu'elle ne soit pas destinée à une analyse détaillée des tendances de la biomasse, l'augmentation estimée de la biomasse nationale d'environ 4,8 % entre 1985 et 2025 suggère des valeurs écologiquement plausibles, en attente d'une évaluation plus approfondie.**Limites d'utilisation**1. Dans les sites fortement perturbés par des insectes ravageurs, le jeu d’entraînement ne contient pas toutes les variations spectrales possibles, il n’est donc pas possible de prédire tous les cas de défoliation. Une région en particulier, qui a été fortement impactée par la tordeuse des bourgeons de l’épinette, est celle située sur la rive nord du fleuve Saint-Laurent. Ces forêts sont mal représentées dans notre jeu d’entraînement, ce qui entraîne une imprécision dans nos estimés pour ces régions. 2. Les attributs des classes de peuplements ouverts, soit les arbustes, plantes herbacées, roches et bryophytes, sont plus difficiles à estimer lors de la photo-interprétation aérienne. Par conséquent, les estimations de celle-ci peuvent être moins fiables que celles des attributs forestiers.3. Tel que rapporté dans l’article, l’incertitude dans les prédictions de la couverture des espèces forestières est relativement élevée. C’est particulièrement le cas pour les espèces moins fréquentes, telles que le pin ponderosa ou le mélèze laricin. L’utilisation des couches d’espèces forestières est adéquate pour analyses à échelle régionale et grossière4. Notre validation indique que les régions du Yukon présentent une valeur R² nettement inférieure. Par conséquent, les estimations dans ces zones sont moins fiables.5. Les zones urbaines et les routes ont la classe roche, selon la carte d’utilisation des terres d’Agriculture et Agroalimentaire Canada. Même si ces sites contiennent principalement des bâtiments et des infrastructures, ils peuvent toutefois contenir des arbres. Une classe de milieu forestier est généralement attribuée aux parcs urbains boisés. Une prédiction d’attributs de végétation est aussi faite pour les zones forestières situées en régions agricoles.**Téléchargement des données**Les données sont disponibles sur le serveur FTP (ftp.maps.canada.ca/pub/nrcan_rncan/Forests_Foret/SCANFI/v2/) mentionné dans la section « Données et ressources » et peuvent être téléchargées à l’aide d’une extension de téléchargement pour navigateur ou d’un client FTP externe, tel que FileZilla.**Citation pour ce jeu de données**- Guindon L., Correia D.L.P, Manka F. and Smiley B. 2026. SCANFI v2: Spatialized CAnadian National Forest Inventory data product v2. Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Laurentian Forestry Centre, Quebec, Canada. https://doi.org/10.23687/07653869-f303-46c2-a04e-9ab479b73cbf**Références**- Agriculture and Agri-Food Canada. (2022). 2020 AAFC Land Use [Map]. Retrieved from https://open.canada.ca/data/en/dataset/7a098ea9-cc31-4d79-b326-89f6cd1fbb7d. - Correia, D.L., Guindon, L. and Parisien, M.A., 2024. Extending Canadian forest disturbance history maps prior to 1985. Ecosphere, 15(8), p.e4956.- Guindon, L., Manka, F., Correia, D.L., Villemaire, P., Smiley, B., Bernier, P., Gauthier, S., Beaudoin, A., Boucher, J. and Boulanger, Y., 2024. A new approach for Spatializing the Canadian National Forest Inventory (SCANFI) using Landsat dense time series. Canadian Journal of Forest Research, 54(7), pp.793-815.- MacDonald, H., McKenney, D.W., Pedlar, J., Lawrence, K., de Boer, K. and Hutchinson, M.F., 2024. Spatial datasets of 30-year (1991–2020) average monthly total precipitation and minimum/maximum temperature for Canada and the United States. Data in Brief, 55, p.110561.- Gouvernement du Canada, Ressources naturelles Canada, Secteur de la politique stratégique et innovation. (2025, 28 août). Modèle numérique d'élévation de moyenne résolution (MNEMR) - Série CanÉlévation. Ressources naturelles Canada, Plateforme géospatiale fédérale. https://osdp-psdo.canada.ca/dp/fr/recherche/metadonnees/NRCAN-FGP-1-18752265-bda3-498c-a4ba-9dfe68cb98da- Perbet, P., Guindon, L., Correia, D.L., Gahrouei, O.R., Côté, J.F. and Béland, M., 2025. Historical insect disturbance maps from 1985 onwards for Canadian forests derived using earth observation data. Scientific Data.- Potapov, P., Li, X., Hernandez-Serna, A., Tyukavina, A., Hansen, M.C., Kommareddy, A., Pickens, A., Turubanova, S., Tang, H., Silva, C.E. and Armston, J., 2021. Mapping global forest canopy height through integration of GEDI and Landsat data. Remote Sensing of Environment, 253, p.112165.

L'Atlas géologique du bassin sédimentaire de l'Ouest canadien a été conçu principalement comme un volume de référence documentant la géologie souterraine du bassin sédimentaire de l'Ouest canadien. Ce jeu de données SIG fait partie d'une collection de fichiers de formes représentant une partie du chapitre 18 de l'Atlas, du Jurassique et des strates du Crétacé inférieur du bassin sédimentaire de l'Ouest canadien, figure 25, Kootenay/Nikanassin/Minnes/Deville/ Success Isopach et Lithofacies. Les fichiers de formes ont été produits à partir de fichiers numériques archivés créés par l'Alberta Geological Survey au milieu des années 1990 et édités en 2005-2006 pour corriger, attribuer et consolider les données dans des fichiers uniques par type d'entité et par figure.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**