L'ensemble de données sur les géniteurs de kokanee du lac Okanagan est composé de plusieurs ensembles de données combinés. Les ensembles de données historiques pour les années 1974, 77, 78, 79 et 80 et les ensembles de données plus récents collectés de 2001 à 2016 et 2018. Les données historiques ont été dérivées d'informations collectées sur le terrain et dessinées à la main sur des photographies aériennes. Le personnel du ministère a fait le tour du lac Okanagan en bateau une fois par an et a enregistré le nombre de poissons et la localisation des géniteurs sur des photographies aériennes qui ont été numérisées en 2006 pour constituer l'ensemble de données historiques. Cet ensemble de données peut ne pas saisir le nombre de pics de fréquentation pour ces années. Les données recueillies de 2001 à 2018 ont été dérivées de dénombrements de bateaux effectués le long des rives des lacs Okanagan, Wood et Kalamalka. Un GPS a été utilisé pour enregistrer la position et le nombre de géniteurs côtiers. De multiples dénombrements ont été effectués pendant tout le cycle de ponte et ont couvert la période de pointe de ponte pour chaque année de données fournies. Les données recueillies pour Christina Lake ont débuté en 2003 et se sont terminées en 2006. Les kokanés du lac Christina fraient la nuit, fin décembre et début janvier. Les sites de frai des aires de reproduction de Kokanee sont disponibles pour le dénombrement de 2003-2004. Les dénombrements des kokanis ont été effectués de nuit pendant les saisons 2004/2005 et 2005/2006 et les reproducteurs ont été dénombrés à la fin du cycle de frai. Pour ces deux années, des données sur le frai et le dénombrement des alevins sont disponibles.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

##Raison d’être Le ministère de l’Agriculture, de l’Alimentation et de l’Agroentreprise (MAAAO) est responsable des cartes des sols provinciales de l’Ontario. Il les tient à jour et les actualise si nécessaire. La cartographie numérique des sols est une méthodologie moderne qui utilise des sols spatialement explicites et des données environnementales pour prédire les variations des sols dans un paysage à une résolution élevée et cohérente. Des cartes numériques des sols sont en cours de déploiement sur l’ensemble des terres agricoles de l’Ontario afin de mettre à jour les cartes provinciales des sols. ##Portée Les cartes des sols provinciales sont utilisées dans de nombreux processus de prise de décision: * planification de l’utilisation des terres * évaluation des terres * pratiques d’agriculture * meilleures pratiques de gestion * surveillance écologique * cartographie des ressources terrestres Les utilisateurs potentiels de ces données sont notamment les: * fermiers * conseillers agricoles agréés * offices de protection de la nature * chercheurs universitaires * planificateurs de l’utilisation des terres ##Répercussions potentielles Les cartes numériques des sols fournissent des données plus exactes et plus précises sur les sols et permettent d’améliorer la gestion des ressources en sols par de multiples parties prenantes. Cela permet une meilleure prise de décision pour maximiser l’efficacité de l’utilisation des terres, améliorer l’efficacité économique des ressources en sols et promouvoir la santé et la conservation des sols. ##Description technique La cartographie numérique des sols combine des observations géoréférencées des sols avec des couches environnementales géoréférencées afin de modéliser mathématiquement les variations des sols en fonction des variations de l’environnement. Ces modèles sont basés sur des relations bien établies, mais souvent complexes, entre les propriétés du sol et la topographie, la biologie, la géologie et l’hydrologie.** 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) **

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

Cette thématique, qui répertorie plus de 1 400 sites de pêche au Québec et près d’une quarantaine d’espèces de poisson, renseigne sur la consommation du poisson de pêche sportive selon les espèces et leur taille. Le nombre de repas est déterminé sur une base mensuelle en calculant qu’un repas équivaut à une portion de 230 grammes avant la cuisson (8 onces) de poisson d'eau douce pêché au Québec.Les principaux facteurs pour déterminer le degré de contamination de la chair de poissons pêchés à un endroit donné sont l'espèce et la taille : petit, moyen et gros. Les recommandations contenues dans la couche de données tiennent compte de ces deux facteurs.Les règles qui y sont présentées visent à mettre en garde contre les risques liés à la consommation de poisson à long terme. Elles concernent particulièrement les personnes qui ont l’habitude de consommer fréquemment du poisson. Elles sont valables en tout temps, sauf avis contraire des responsables de la santé publique de votre région.

Couche polyligne du réseau routier dessiné au centre de chaque voie sur le territoire de la ville de Shawinigan.**Méthode de collecte** À partir de fichiers numériques Autocad**Attributs*** `objectid` (`OID`) : * `id_troncon` (`Integer`) : ID Tronçon* `st_length(shape)` (`Double`) : Longueur* `rue_toponymie` (`String`) : Nom de rue* `rue_partiel` (`String`) : Nom de rue partiel* `rue_essentiel` (`String`) : Nom de rue essentiel* `rue_minimum` (`String`) : Nom de rue minimum* `rue_balance` (`String`) : Balance* `secteur` (`String`) : Secteur* `requete_pour_jmap` (`String`) : Requête pour JMap* `a` (`String`) : À* `de` (`String`) : DE* `nocivicpairde` (`String`) : N° civique pair De* `nocivicpaira` (`String`) : N° civique pair À* `nocivicimpairde` (`String`) : N° civique Impair De* `nocivicimpaira` (`String`) : N° civique Impair À* `nbre_voies` (`SmallInteger`) : Nombre de voies* `sens_unique` (`String`) : Sens unique* `propriétaire` (`String`) : Propriétaire* `classificationfonctionnelle` (`String`) : Classification fonctionnelle* `typesurface` (`String`) : Type de surface* `typestructure` (`String`) : Type de structure* `autobus` (`String`) : Autobus* `camionnage` (`String`) : Camionnage* `superficie_m2` (`Integer`) : Superficie* `largeur_m` (`SmallInteger`) : Largeur* `drainage` (`String`) : Drainage* `coderives` (`String`) : Code de rives* `rive1dlongueur_m` (`SmallInteger`) : * `rive1slongueur_m` (`SmallInteger`) : * `rive2dlongueur_m` (`SmallInteger`) : * `rive2slongueur_m` (`SmallInteger`) : * `rive1dmateriau` (`String`) : * `rive1smateriau` (`String`) : * `rive2dmateriau` (`String`) : * `rive2smateriau` (`String`) : * `rive1dtype` (`String`) : * `rive1stype` (`String`) : * `rive2dtype` (`String`) : * `rive2stype` (`String`) : * `vocation` (`String`) : Vocation* `statutevaluation` (`String`) : Statut de l'évaluation* `annee_origine` (`String`) : Année d'origine* `annee_reconstruction` (`String`) : Année de reconstruction* `annee_resurfacage` (`String`) : Année de resurfaçage* `annee_pulveripavage` (`String`) : Année pulvéripavage* `annee_origine_estimee` (`String`) : Année d'origine estimée* `annee_planagepavage` (`SmallInteger`) : Année planage/pavage* `responsable_pavage` (`String`) : Responsable du pavage* `annee_1e_pavage` (`String`) : Année 1e pavage* `remarques` (`String`) : Remarques* `vitesse` (`SmallInteger`) : Vitesse* `niveau_hierarchique` (`String`) : Niveau hiérarchiquePour plus d’informations, consultez la métadonnée sur le catalogue Isogeo (lien OpenCatalog).

Couche du PAE à la Ville de Trois-Rivières

Modèle numérique d'élévation haute résolution (MNEHR) généré à partir de données LiDAR. Cette collection de données inclut un Modèle numérique de terrain (MNT) et un Modèle numérique de surface (MNS). Le produit MNEHR est référencé au Système canadien de référence altimétrique de 2013 (CGVD2013). Les données source du produit MNEHR sont acquises par des projets multiples de différents partenaires. Comme les données sont acquises par projet, il n'y a pas d'intégration et d'ajustement vertical entre les projets. Les données de cette collection ont été reprojetées du système de référence de la donnée source vers la projection Lambert de l'Atlas du Canada (EPSG:3979). **Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).** **Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Cartographie des cours d’eau à ciel ouvert situés à l’intérieur des îles du territoire lavallois.

Modèle numérique d'élévation haute résolution (MNEHR) généré à partir de données LiDAR. Cette collection de données inclut un Modèle numérique de terrain (MNT) et un Modèle numérique de surface (MNS). Le produit MNEHR est référencé au Système canadien de référence altimétrique de 2013 (CGVD2013). Les données source du produit MNEHR sont acquises par des projets multiples de différents partenaires. Comme les données sont acquises par projet, il n'y a pas d'intégration et d'ajustement vertical entre les projets. Les données de cette collection ont été reprojetées du système de référence de la donnée source vers la projection Lambert de l'Atlas du Canada (EPSG:3979). **Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).** **Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Modèle numérique d'élévation haute résolution (MNEHR) généré à partir de données LiDAR. Cette collection de données inclut un Modèle numérique de terrain (MNT) et un Modèle numérique de surface (MNS). Le produit MNEHR est référencé au Système canadien de référence altimétrique de 2013 (CGVD2013). Les données source du produit MNEHR sont acquises par des projets multiples de différents partenaires. Comme les données sont acquises par projet, il n'y a pas d'intégration et d'ajustement vertical entre les projets. Les données de cette collection ont été reprojetées du système de référence de la donnée source vers la projection Lambert de l'Atlas du Canada (EPSG:3979). **Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).** **Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**