Courbes de niveau d'une équidistance de 1 m dérivées d'un relevé lidar réalisé en 2024.Attributs :ID - Identifiant uniqueSOUSTYPE - Courbe de niveau maîtresse (1) ou secondaire (2)COTE - Valeur d'élévation (m)Le produit Modèle numérique d'élévation de haute résolution (MNEHR) est disponible sur le site Web du Gouvernement ouvert.

Liste des entreprises/personnes autorisées à exercer des activités de vente directe en Nouvelle-Écosse** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Modèle d'habitat multi-échelle pour l'été, le printemps, le début de l'hiver et la fin de l'hiver pour le caribou de montagne dans la région ouest de Cariboo, les hautes terres du Columbia et les montagnes du nord du Columbia. Le champ [Saison] doit être utilisé pour diviser les données en modèles d'habitat distincts pour l'été, le printemps, le début de l'hiver et la fin de l'hiver. [Le développement du modèle est détaillé dans _Apps, C. D. et T. A. Kinley. 2000. Modélisation multi-échelle de l'habitat du caribou de montagne dans les écorégions des hautes terres du Columbia et du nord du Columbia, Colombie-Britannique. Section de la faune, ministère de la Protection de l'eau, des terres et de l'air, Williams Lake, Colombie-Britannique, Canada] (http://www.env.gov.bc.ca/cariboo/env_stewardship/wildlife/inventory/caribou/mtncar/hmi/habitatmod04-00.pdf).** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

L'indice de la fraction du rayonnement absorbé sur le plan de la synthèse d'énergie (fRPAA) absorbée par le feuillage vert. fRPAA a été identifié par le Système mondial d'observation du climat comme une variable climatique essentielle requise pour la modélisation et la surveillance des écosystèmes, du temps et du climat. Ce produit est constitué d'une couverture à l'échelle nationale (Canada) de cartes mensuelles de fRPAA 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

L'indice de surface foliaire (ISF) a quantifie la densité de la végétation indépendamment de la couverture terrestre. L'ISF quantifie la surface totale du feuillage par surface au sol. L'ISF a été identifié par le Système mondial d'observation du climat comme une variable climatique essentielle requise pour la modélisation et la surveillance des écosystèmes, du temps et du climat. Ce produit est constitué d'une couverture à l'échelle nationale (Canada) de cartes mensuelles de l'ISF maximum 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 niveau d'eau désigne le niveau en-dessous duquel le sol ou le socle est saturé d'eau, au site de mesure et au moment où le niveau a été mesuré. Le niveau de l'eau est exprimé en m au-dessus du niveau marin. La profondeur de l'eau souterraine est mesurée sur des intervalles prédéfinis à partir de sondes (level loggers). La profondeur est ensuite soustraite à l'altitude du site de mesure afin d'obtenir l'altitude du niveau d'eau. Le jeu de données est une description générale du site de suivi, incluant id, nom, localisation et altitude. Il est composé de séries de nombres désignant les niveaux d'eau, accompagnés de la date et l'heure de mesure.

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

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

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

Il s'agit du plan d'investissement quinquennal pour les projets d'investissement relatifs aux autoroutes et aux infrastructures du Manitoba.Cet ensemble de données présentera tous les projets d'infrastructure proposés pour les 5 prochaines années. Cette couche d'entités est similaire à l' « État du projet des plans d'investissement du Manitoba » et sera mise à jour une fois par an. Cet ensemble de données contient des points indiquant l'emplacement des projets d'investissement tels que le traitement de surface asphaltée, le nivellement, la réhabilitation du bitume, la reconstruction du béton, le levage de ponceaux, l'amélioration des intersections, l'amélioration des structures, l'amélioration de la signalisation et l'amélioration de la sécurité routière. Cet ensemble de données a été créé en numérisant des images haute résolution du réseau routier du Manitoba, des sites de ponts et de l'emplacement des ponceaux. Les détails des projets d'investissement sont disponibles sous forme d'attributs du jeu de données. Champs inclus (Alias (nom du champ) : description du champ.) Autoroute (Autoroute) : numéro d'autoroute où le projet est situé. Description de l'emplacement (Location_Description) : description détaillée de l'emplacement du projet. Distance du projet en km (km) : longueur physique du projet Type de projet (Project_Type) : catégorie particulière attribuée au projet en fonction de la nature du travail. Catégorie d'investissement : (Investment_Category) : Catégorie d'investissement futur pour le projet. (Ex : renouvellement, développement économique, connectivité et innovation, résilience climatique) Nom de la municipalité (MUNI_NAME) : nom de la municipalité où se situe le projet. Programme ministériel (Department_Program) : nom du département MI responsable du projet. Cet ensemble de données est utilisé dans Manitoba Infrastructure Projects, une carte interactive qui montre les emplacements des projets d'investissement nouveaux, approuvés et continus des infrastructures du Manitoba.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**