Cette couche représente les polygones d'utilisation des sols tels que déterminés par une combinaison de techniques analytiques, principalement à l'aide de mosaïques d'images Landsat 5. Le BTM 1 a été réalisé sur une base d'images satellite fédérale qui n'était précise qu'à environ 250 m. Les images ont été géo-corrigées, et non orthocorrigées, de sorte qu'il y a une distorsion dans les zones à haut relief. Il ne s'agit pas d'une fonctionnalité en plusieurs parties** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Nos cartes de base d'imagerie et nos mosaïques d'un certain nombre de jeux de données raster. Cela inclut les ensembles de données ASTER DEM, CDED et Shaded Relief. Ainsi qu'un certain nombre de mosaïques, dont les données SPOT, RapidEye, Landsat et MVI Landcover.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Les mosaïques annuelles Landsat offrent un portrait unique de l’ensemble du territoire québécois. Elles permettent d’analyser les changements environnementaux et territoriaux sur plus de 40 ans, notamment l’évolution des milieux naturels, l’étalement urbain, les activités agricoles et forestières, les transformations des zones protégées ainsi que les modifications des réseaux hydriques, comme les réservoirs et les barrages.###Principales caractéristiques des mosaïques###* Résolution de 30 m* Format GeoTIFF* Images acquises entre juillet et août * Série temporelle couvrant 1984 à aujourd’hui * Production basée sur la sélection du pixel de meilleure qualité optique* Conçues pour offrir une représentation homogène d’année en annéeCes mosaïques sont produites en collaboration avec le Centre de foresterie des Laurentides du Service canadien des forêts (SCF). Le SCF produit les mosaïques et la Direction générale de l’information géospatiale du ministère des Ressources naturelles et des Forêts en assure la préparation pour la diffusionLes grandes composantes sont les suivantes :####Images GeoTIFF par bandes spectrales####* Mosaïques non rehaussées disponibles par bandes spectrales en format GeoTIFF 16 bits (ex. : SR_L5789_HARM_BP_2013_B1_gapfill_mrnf_masked.tif). Chaque mosaïque comprend les bandes 1 (Bleu), 2 (vert), 3 (rouge), 4 (proche infrarouge), 5 (moyen infrarouge) et 7 (moyen infrarouge);* Matrice indiquant l’année des images où les pixels de meilleure qualité ont été extraits (ex. : SR_L5789_HARM_BP_2013_year_gapfill_mrnf_masked.tif);* Matrice indiquant les jours juliens des pixels de meilleure qualité extraits. Les jours juliens démarrent le 1er janvier 1970, d’où le libellé JJ70 (ex. : SR_L5789_HARM_BP_2013_JJ70_gapfill_mrnf_masked.tif). Ils permettent de retrouver la date exacte où les pixels ont été captés dans chaque mosaïque;* Matrice indiquant le satellite Landsat correspondant à chaque pixel de meilleure qualité extraits (ex. : SR_L5789_HARM_BP_2013_sensor_gapfill_mrnf_masked.tif).####Images mosaïques rehaussées####Mosaïques GeoTIFF rassemblant les six bandes spectrales rehaussées par égalisation d’histogramme adaptatif à contraste limité (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE) pour chaque année (ex. : Mosaique_Landsat_2013_CLAHE.tif). Notes à l’usager ou l’usagère : 1. Certains artefacts peuvent être présents aux endroits où aucune image Landsat acquise durant une même année n’était exempte de nuages, de voiles atmosphériques ou d’ombres. 2. Les mosaïques de 1984 à 1989 comportent certaines zones d’absence de donnée (no data) en raison d’une capacité d’acquisition limitée. Le nombre de satellites Landsat en orbite à cette époque n’était pas suffisant pour assurer une couverture complète en imagerie durant les mois de juillet et d’août.3. Utilisation des images : Ce n’est pas une obligation, mais la mention de source suivante peut être utilisée dans des publications ou des supports de présentation pour reconnaître l’Institut d'études géologiques des États-Unis (United States Geological Survey). Landsat Collection 2 Surface Reflectance (SR) courtesy of the U.S. Geological Survey.

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)

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)

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Cette publication de données contient un ensemble de fichiers dans lesquels les feux et les coupes au travers du Canada de 1984 à 2015 sont identifiés au niveau des pixels individuels de 30 m sur la grille Landsat. Les détails sur la création de ce produit sont disponibles dans Guindon et al (2018). La détection des changements est basée sur les mosaïques Landsat corrigées par la réflectance (juillet et août) de 1984 à 2015 et développées à partir des produits de réflectance pour des scènes individuelles de la USGS (Masek et al, 2006; Vermote et al, 2006). En bref, la méthode de détection des changements utilise une signature temporelle de six ans centrée sur l'année de la perturbation pour identifier le feu, les coupes et le non-changement. Les signatures temporelles proviennent de perturbations visuellement interprétées ou de polygones sans changement et sont utilisées pour adapter un modèle d'arbre de décision. La méthode détecte environ 91% des superficies coupées et 85% des superficies brûlées dans les forêts du Canada pendant la période d'étude, mais surestime les zones perturbées des deux premières et des deux dernières années de la série chronologique 1985 à 2015 en raison de l'absence de données pré-perturbation et post-perturbation, qui sont nécessaires au modèle de détection et d'attribution. Les résultats pour ces quatre années devraient donc être utilisés avec prudence. Comme dans Guindon et al (2014), la méthode a été conçue pour minimiser les erreurs de commission et a un taux de réussite d'attribution d'environ 98%. Le taux de réussite de l'attribution de l'année de perturbation est d'environ 69% pour l'année exacte et d'environ 99% lorsque les détections valides faites l'année suivante sont aussi considérées. Ainsi par exemple, un feu qui a eu lieu au printemps 2004 (avant juillet et août), sera capturé et attribué à l’année 2004, lorsque des images sont bien sûr disponibles pour ce territoire. Par contre un feu à l’automne 2004, sera capturé et attribué à l’année 2005. Cette fenêtre de correspondance de deux ans découle en grande partie de l'utilisation des images de mi-été pour la création de la mosaïque, ce qui donne des années différentes pour les événements de printemps et d'automne. De plus , la présence de nuages et d’ombres et disponibilité d’images, qui causent 10% de données manquantes dans les mosaïques annuelles, sera aussi responsable d’une partie de ces délais de détection. Les données sont destinées à des analyses de niveau stratégique car elles fournissent des informations uniformes et régulières sur les feux de forêts et les récoltes au travers des provinces et territoires du Canada. Comme aucune attention n'a été accordée à d'autres perturbations mineures telles que l'exploitation minière, la construction de routes ou les inondations, le produit ne doit pas être utilisé pour leur identification. Enfin, des jeux de calibration ont été développés pour seulement trois principaux ravageurs de la forêt (le charançon du pin ponderosa, la tordeuse de l'épinette de l'Est et la livrée des forêts) et ont été inclus dans la classe «sans changement», afin de minimiser les erreurs de commission lors de la détection et l’identification des feux et des coupes. Les ravageurs moins fréquents pour lesquels les ensembles de données de validation sont difficiles à développer n'ont pas été pris en considération et, par conséquent, pourraient dans de rares cas générer de faux incendies. Considérant que les endroits ayant subis deux ou trois perturbations sont peu fréquents (respectivement 3.3% et moins de 1%), seules les perturbations les plus récentes sont diffusées dans le produit final, allant de 2015 à 1984, les perturbations les plus récentes étant superposées aux anciennes pour ces rares cas. ## Citation pour ce jeu de données: Guindon, L., P. Villemaire, R. St-Amant, P.Y. Bernier, A. Beaudoin, F. Caron, M. Bonucelli and H. Dorion. 2017. Canada Landsat Disturbance (CanLaD): a Canada-wide Landsat-based 30-m resolution product of fire and harvest detection and attribution since 1984. https://doi.org/10.23687/add1346b-f632-4eb9-a83d-a662b38655ad ## Citation de l'article scientifique: La création, la validation et les limites du produit CanLaD sont décrites dans le fichier « Supplementary Information » associé à l’article suivant: Guindon, L.; Bernier, P.Y.; Gauthier, S.; Stinson, G.; Villemaire, P.; Beaudoin, A. 2018. Missing forest cover gains in boreal forests explained. Ecosphere, 9 (1) Article e02094. doi:10.1002/ecs2.2094. ## Références citées: Masek, J.G., Vermote, E.F., Saleous N.E., Wolfe, R., Hall, F.G., Huemmrich, K.F., Gao, F., Kutler, J., and Lim, T-K. (2006). A Landsat surface reflectance dataset for North America, 1990–2000. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 3(1):68-72. http://dx.doi.org/10.1109/LGRS.2005.857030. Vermote, E., Justice, C., Claverie, M., & Franch, B. (2016). Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product. Remote Sensing of Environment. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2016.04.008.

Image composite Landsat haute résolution en fausses couleurs des écosystèmes forestiers du Canada (2022). Ce produit d'imagerie nationale représente l'image composite proxy « Composite to Change » (C2C), dérivée de milliers d'images Landsat acquises entre le 1er juillet et le 30 août 2022. Le processus général suivi est décrit dans (Hermosilla et al. 2016 ), avec des détails sur la génération de composites sans lacunes de réflectance de surface dans ( Hermosilla et al. 2015). Conformément à la motivation et à la logique présentées dans (White et al. 2014), les images Landsat sont soumises à une série d'étapes de traitement visant à éliminer les nuages et les ombres, ainsi que le brouillard et d'autres effets atmosphériques indésirables. Les séries chronologiques annuelles d'images Landsat sont examinées afin d'éviter les valeurs manquantes et de garantir une couverture spatiale exhaustive des composites nationaux de réflectance de surface. Image en fausses couleurs à 3 canaux RVB (bandes: infrarouge à ondes courtes, SWIR1; infrarouge proche, NIR; rouge, ROUGE). Lorsque vous utilisez ces données, veuillez en identifier la source comme suit: Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G.W. Hobart, L.B. Campbell, 2016. Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth 9(11), 1035-1054 (Hermosilla et al. 2016 ).