**ATTENTION! Les fichiers de ce jeu de données sont conçus pour un usage en continu (streaming) et non à être téléchargés. Pour une expérience optimale, veuillez suivre les instructions disponibles dans les ressources.**En remplacement de l'ancien Modèle numérique d'élévation du Canada (MNEC) qui n'est plus supporté, le Modèle numérique d'élévation de moyenne résolution (MNEMR) est un produit multisource intégrant les données d'élévation du MNE Copernicus** acquises lors de la mission TanDEM-X (AIRBUS, 2022), et les données du Modèle numérique d'élévation à haute résolution dérivées du lidar aéroporté (MNEHR). Ce produit offre une couverture nationale complète à une résolution de 30 mètres. Il comprend un modèle numérique de terrain (MNT), un modèle numérique de surface (MNS) ainsi que des produits dérivés. Afin de faciliter les applications hydrologiques, la couverture spatiale s'étend jusqu'aux États-Unis afin de couvrir les bassins versants transfrontaliers.Le MNEMR-30-MNS est basé, en partie, sur la version GLO-30 du MNE Copernicus** (ci-après GLO-30). Étant donné que les valeurs d’élévation du GLO-30 sont référencées par rapport au modèle de géoïde EGM2008, elles ont été transformées vers le Système canadien de référence altimétrique de 2013 (CGVD2013) à l’aide du modèle de géoïde CGG2013. Lorsque disponible, le MNEMR-30-MNS intègre les données de surface de la mosaïque MNEHR dérivée du lidar, rééchantillonnées de 1 m à 30 m. Le processus de génération du jeu de données MNT du MNEMR est plus complexe et implique différentes sources. Lorsque disponible, la mosaïque MNEHR dérivée du lidar a été utilisée, car elle fournit des valeurs d'élévation précises du terrain. Les données de la mosaïque MNEHR utilisées ont été rééchantillonnées à une résolution de 30 mètres. De plus, le processus de traitement combine un modèle d'élimination des forêts et un modèle d'élimination des éléments bâtis qui sont appliqués aux valeurs GLO-30 afin d'estimer les valeurs d'élévation du terrain. Les deux jeux de données sont livrés en projection Canada Atlas Lambert NAD83 (CSRS) (EPSG:3979).Le produit MRDEM est référencé au Système canadien de référence altimétrique de 2013 (CGVD2013) qui est le standard pour les hauteurs orthométriques au CanadaLe produit Modèle numérique d'élévation de moyenne résolution (MNEMR) fait partie de la Série CanÉlévation créée pour appuyer la Stratégie nationale de données d’élévation mise en oeuvre par RNCan.** Ce produit a été partiellement réalisé à l'aide de Copernicus WorldDEM-30 © DLR e.V. 2010-2014 et © Airbus Defence and Space GmbH 2014- 2018 fourni dans le cadre de COPERNICUS par l'Union européenne et l'ESA ; tous droits réservés.Les organisations responsables du programme Copernicus par la loi ou par délégation n'encourent aucune responsabilité pour toute utilisation du Copernicus WorldDEM-30.

Les sous-stations électriques de la Société d'énergie du Yukon (YEC) sont les endroits où l'énergie électrique est transformée, généralement de la haute à la basse tension. Ces données ont été fournies par YEC et seront mises à jour lorsque de nouvelles sous-stations seront construites.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)

Description:Des données spatiales sur les espèces d’importance écologique sont nécessaires pour soutenir les initiatives de planification spatiale marine (PSM) dans l’environnement marin de la Colombie-Britannique. En ce qui concerne les taxons pour lesquels les données sont insuffisantes, comme les espèces de requins, on peut utiliser les modèles de répartition des espèces qui intègrent les données sur la présence et l’absence provenant de différentes sources pour prédire leur répartition à l’échelle de la côte. Nous présentons ici des estimations spatiales de la répartition du requin bleu (Prionace glauca), de la taupe du Pacifique (Lamna ditropis), de la laimargue du Pacifique (Somniosus pacificus), et du requin griset (Hexanchus griseus). Ces estimations ont été obtenues grâce à un modèle linéaire généralisé à effets mixtes, et elles sont fondées sur des données provenant de deux relevés scientifiques et des pêches commerciales avec ligne et hameçon, au chalut pélagique et au chalut de fond. Pour chaque espèce, nous fournissons la probabilité d’occurrence prédite et l’incertitude de prédiction à une résolution de 3 km pour la côte de la Colombie-Britannique, ainsi que les estimations des paramètres pour les covariables du modèle (profondeur, pente, année et types de données). Les résultats montrent que les répartitions prédites varient d’une espèce à l’autre : le requin bleu et la laimargue du Pacifique présentent une probabilité d’occurrence plus élevée le long du talus continental, tandis que la taupe du Pacifique présentent une faible probabilité d’occurrence sur l’ensemble de la côte et le requin griset présentent la plus forte probabilité d’occurrence dans le détroit de Georgia. Les résultats de cette étude peuvent soutenir les initiatives de PSM en cours dans la région du Pacifique et favoriser la conservation et la gestion de ces espèces importantes.Méthodes:Sources de donnéesLes modèles de répartition de l'espèce (SDM) sont fondés sur les données de deux relevés scientifiques indépendants de la pêche et de la pêche commerciale à l'hameçon et à la ligne, qui sont tous effectués dans les eaux canadiennes du Pacifique. Les relevés scientifiques comprennent les relevés à la palangre à fond dur de Pêches et Océans Canada (MPO) et les relevés des limites de pêche indépendants de la Commission internationale du flétan du Pacifique (CIPH). La zone d'étude est liée par la coque convexe extérieure de ces trois sources de données. D'autres relevés de recherche de Pêches et Océans Canada, comme les relevés synoptiques au chalut de fond, les relevés au chalut en milieu d'eau et les relevés au piège de la morue charbonnière, ont été étudiés comme sources de données potentielles, mais on a constaté que les observations de présence des espèces d'intérêt étaient insuffisantes pour justifier leur inclusion dans l'analyse. Pour de plus amples renseignements sur les données sources, veuillez consulter Proudfoot et al., 2024.Approche de modélisation et comparaisonPour chaque espèce, nous avons ajusté une suite de modèles linéaires généralisés à effets mixtes (GLMM) à l'aide du package sdmTMB (Anderson et al., 2022). Pour chaque espèce, nous avons ajusté quatre modèles, chacun avec un ensemble différent d'effets fixes et de prédicteurs environnementaux. De plus, nous avons comparé la puissance prédictive de quatre modèles pour chaque espèce, chaque modèle ayant une combinaison différente de prédicteurs environnementaux (c.-à-d. pente, profondeur, pente + profondeur, aucun). Le tableau 2 de Proudfoot et al. 2024 présente un résumé des modèles candidats. Pour chaque espèce, nous avons choisi le modèle avec la plus grande précision prédictive (évalué à l'aide de la probabilité logarithmique prédite basée sur la validation croisée) comme étant le meilleur ajustement.Prévisions spatiales de la répartition des espècesNous avons fait des prédictions de l'occurrence de l'espèce à l'aide du modèle sélectionné et d'une grille de prévision spatiale à résolution de 3 km. Nos prédictions ont été faites pour l'ensemble de la côte de la Colombie-Britannique, et les prédictions de la répartition des espèces ont été faites à l'aide de modèles ajustés à l'ensemble de données complet, plutôt que de modèles ajustés par validation croisée. Nous avons fait des prédictions avec l'année fixée à 2014 (le point médian approximatif de l'ensemble de données) et le type défini sur IPHC (l'ensemble de données avec la distribution spatiale la plus uniforme des points de données).Incertitudes:Étant donné qu’il existe peu de données sur les relevés et les captures commerciales dans les zones profondes au large du plateau continental, les prévisions dans ces zones sont probablement moins certaines que les prévisions sur le plateau. Pour en tenir compte, l’incertitude (écart-type dérivé des 500 valeurs simulées à partir de la matrice de précision commune des modèles sélectionnés) a été cartographiée dans l’ensemble de la zone d’étude pour chaque espèce. En outre, comme ces modèles sont fondés sur des données qui ne couvrent probablement pas toute l’étendue spatiotemporelle de l’habitat des espèces (c’est-à-dire que les profondeurs moyennes, les eaux de surface et les données de toutes les saisons peuvent ne pas être prises en compte), ces résultats correspondent à un aperçu de la présence des espèces et ne tiennent pas compte de leurs habitudes complexes de migration et de déplacement.

Description:Des données spatiales sur la répartition des saumons juvéniles du Pacifique sont nécessaires pour appuyer la planification spatiale marine dans la région du Pacifique au Canada. Nous fournissons ici des estimations spatiales de la répartition des poissons juvéniles dans le détroit de Georgia pour les cinq espèces de saumon du Pacifique. Ces estimations ont été générées à l'aide d'un modèle linéaire généralisé spatio-temporel et sont fondées sur des données normalisées de relevés indépendants de la pêche provenant du relevé au chalut mi-eau du saumon juvénile en milieu d'eau du détroit de Georgia effectué de 2010 à 2020. Nous présentons les captures prévues par unité d'effort (CPUE), les variations annuelles de la CPUE et l'incertitude de prévision pour l'été (juin-juillet) et l'automne (septembre-octobre) à une résolution de 0,5 km, couvrant la majeure partie du détroit. Ces résultats montrent que les 75 m de surface de l'ensemble du détroit de Georgia constituent un habitat pour les saumons juvéniles de juin au début d'octobre, mais que les distributions à l'intérieur du détroit diffèrent selon les espèces et selon les saisons. Bien qu'il y ait une variabilité interannuelle des abondances et des distributions, notre analyse identifie les zones qui ont constamment des abondances élevées d'une année à l'autre. Les résultats de cette étude illustrent l'utilisation de l'habitat par les juvéniles dans le détroit de Georgia pour les cinq espèces de saumon du Pacifique et peuvent appuyer les initiatives continues de planification spatiale marine dans la région du Pacifique au Canada.Méthodes:Données des relevés sur les saumons juvénilesCette analyse est fondée sur des enquêtes menées entre 2010 et 2020. Les ensembles qui ont duré entre 12 et 50 minutes et à des profondeurs inférieures ou égales à 60 m (profondeur de la corde) ont été inclus. L'ensemble de données d'enquête qui en résulte se compose de 1 588 ensembles. L'analyse a porté sur les cinq espèces de saumon du Pacifique. Pour le saumon rose, seuls les relevés annuels paires ont été inclus, car ils ont un cycle vital de deux ans et sont effectivement absents du détroit les années impaires.Modèle géostatistique de l'abondance du saumon et prévisionsNous avons estimé la répartition spatiale et l'abondance de chaque espèce de saumon du Pacifique à l'aide de modèles géostatistiques adaptés au sdMTMB (Anderson et al., 2022). Pour chaque espèce, nous avons modélisé le nombre d'individus capturés dans un ensemble, à un endroit et à un moment donné à l'aide d'un modèle d'observation binomial négatif avec un lien logarithmique. Des prévisions ont été faites pour chaque saison de relevé (été et automne) au cours de chaque année de 2010 à 2020 sur une grille de 500 m sur 500 m basée sur une zone tampon de 3 km autour de la coque concave externe des coordonnées du chalut. La coque concave a été calculée à l'aide de la fonction « sf_concave_hull » du package sf en utilisant un rapport de concavité de 0,3, à l'exclusion des trous. Les prévisions ont été faites en tant que prises par unité d'effort (CPUE, pendant 60 minutes) pour les remorquages effectués dans les eaux de surface (c.-à-d. corde de tête à 0 m). Des estimations continues sont fournies à une résolution de 0,5 km dans tout le détroit de Georgia. Ces estimations comprennent 1) la moyenne des prises par unité d'effort (CPUE), 2) le coefficient de variation (CV) d'une année à l'autre de la CPUE comme mesure de la variabilité temporelle, 3) des mesures biscales combinées de la moyenne par rapport au CV des CPUE pour distinguer les zones où l'abondance est constamment élevée par rapport aux zones où elle est élevée en moyenne, mais avec une variabilité élevée d'une année à l'autre, et 4) l'erreur type moyenne dans les CPUE E comme mesure de l'incertitude.Voir Thompson et Neville pour plus de détails sur la méthode.Incertitudes:Bien que les modèles présentaient une incertitude relativement faible et que les profils spatiaux estimés reflétaient la variation spatiale et temporelle de la CPUE dans les relevés, il est important de comprendre les limites de ces prévisions modélisées. Étant donné que les saumons juvéniles sont souvent regroupés, il y a une forte variabilité dans les données de relevé concernant la CPUE. Nos prévisions modélisées représentent la moyenne géométrique des CPUE et indiquent donc une moyenne escomptée, mais elles ne reproduisent pas la forte variabilité entre les traits présente dans les données de relevé. Sur le plan spatial, nos prévisions présentent une faible incertitude dans les zones qui se trouvent au centre de la trajectoire standard du relevé. Toutefois, l’incertitude est plus élevée en marge de la zone de relevé, où il y a moins traits pour étayer ces prévisions.Sources de données:Base de données des relevés des saumons juvéniles du Programme sur les interactions des saumons en milieu marin, Section des effets des écosystèmes régionaux sur les poissons et les pêches, Division des sciences des écosystèmes, Station biologique du Pacifique.Des données sont également disponibles dans les Rapports statistiques canadiens des sciences halieutiques et aquatiques publiés.

Description:Au cours des prochaines décennies, le réchauffement et la désoxygénation des eaux marines devraient entraîner des changements dans la répartition et l'abondance des poissons, ce qui aura des conséquences sur la diversité et la composition des communautés de poissons. Ici, nous combinons les données des relevés au chalut indépendants des pêches couvrant la côte ouest des États-Unis et du Canada avec des modèles océaniques régionaux à haute résolution afin de faire des projections de la façon dont 34 espèces de poissons de fond seront touchées par les changements de température et d'oxygène en Colombie-Britannique (C.-B.) et dans l'État de Washington. Dans cette région, les espèces dont l'occurrence devrait diminuer sont à peu près équilibrées par celles qui devraient augmenter, ce qui entraîne un roulement considérable de la composition. De nombreuses espèces, mais pas toutes, devraient se déplacer vers des profondeurs plus profondes à mesure que les conditions se réchauffent, mais une faible teneur en oxygène limitera leur profondeur. Par conséquent, la biodiversité diminuera probablement dans les eaux les plus peu profondes (moins de 100 m), où le réchauffement sera le plus important, augmentera à mi-profondeur (100 à 600 m) à mesure que les espèces peu profondes se déplacent plus profondément, et diminuera à des profondeurs où l'oxygène est limité (supérieur à 600 m). Ces résultats soulignent l'importance cruciale de tenir compte du rôle conjoint de la température, de l'oxygène et de la profondeur dans la projection des impacts des changements climatiques sur la biodiversité marine.Les rasters disponibles dans cet ensemble de données prévoient l'occurrence de chacune des 34 espèces de poissons de fond dans une cellule de quadrillage de 3 km^2 pour la ligne de référence historique, ainsi que pour deux scénarios d'émissions, de chacun des deux modèles océaniques régionaux (BCCM et NEP36). Chaque couche de projection est fournie comme l'occurrence projetée moyenne ainsi que l'intervalle de confiance inférieur et supérieur de 95 % de l'occurrence projetée.Méthodes :Courbes estimées de réponse des espèces: Nous avons estimé la façon dont la répartition observée des espèces de poissons de fond est déterminée par la température, l’oxygène dissous et la profondeur du fond marin en utilisant des données qui proviennent de relevés au chalut scientifiques et indépendants de la pêche, couvrant toute la côte ouest du Canada et des États-Unis. Nous avons inclus des données issues de quatre relevés (trois relevés de la National Oceanic and Atmospheric Administration [côte ouest, Alaska et Béring] et le relevé du Pacifique de Pêches et Océans Canada) réalisés de 2000 à 2019. Pour chaque espèce, nous avons modélisé les occurrences dans l’ensemble de données des relevés à l’échelle de la côte en ayant recours à un modèle linéaire généralisé (MLG) et au progiciel sdmTMB en R, version 4.0.2. Les variables explicatives étaient la température, l’oxygène dissous logarithmique, la profondeur logarithmique et le relevé. Nous avons inclus des termes quadratiques pour la température et la profondeur logarithmique afin de permettre aux occurrences d’espèces de culminer à des valeurs intermédiaires. Nous avons attribué une fonction de point de rupture à l’oxygène dissous logarithmique pour tenir compte du fait que l’oxygène est un facteur limitant. Nous avons évalué l’exactitude des prévisions du modèle de répartition des espèces (MRE) en examinant la mesure dans laquelle un modèle ajusté à des données de 2000 à 2010 seulement pouvait prévoir les occurrences d’espèces dans les chaluts à l’intérieur des limites de notre région ciblée pour la période de 2011 à 2019. Nous avons évalué les 77 espèces de poissons de fond présentes dans l’ensemble de données global des relevés. Toutefois, l’analyse définitive ne comprenait que les 34 espèces pour lesquelles les modèles présentaient une capacité de prévision adéquate. Évolution projetée de la biodiversité des poissons de fond: Nous avons fondé nos projections en matière d’évolution de la biodiversité des poissons de fond sur deux modèles régionaux qui permettent de réduire l’échelle de prévisions climatiques : le modèle de la marge continentale de la Colombie-Britannique et le modèle des écosystèmes de l’océan canadien du Pacifique Nord-Est (NEP36-CanOE). Nous avons utilisé une base de référence historique datant de 1986 à 2005 et des valeurs projetées pour la période de 2046 à 2065, selon les scénarios d’émission des profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP) 4.5 et 8.5. À l’aide des deux modèles océaniques régionaux préalablement validés dans le cadre de notre évaluation de l’exactitude des prévisions, nous avons projeté les occurrences de chaque espèce dans chaque cellule de grille de 3 km^2 pour la base de référence historique ainsi que pour les deux scénarios d’émission.Incertitudes :Les données des relevés sur les sources ont été collectées par des méthodes cohérentes avec un GPS de qualité topographique pour toutes les années incluses. La qualité des données devrait être élevée. Les données modélisées ont une résolution de 3 km. Les résultats sont aussi précis que les modèles d'entrée de la source et sont considérés comme de haute qualité et précis en fonction de la précision des entrées du modèle.La projection des réactions de la biodiversité aux changements climatiques s’accompagne d’une incertitude considérable et notre approche nous permet d’en quantifier certains aspects. Parmi les incertitudes que nous avons pu quantifier, environ la moitié était due à l’incertitude de nos MRE et le reste à l’incertitude des modèles océaniques régionaux ou à celle des scénarios. Ce degré d’incertitude dans les MRE est typique et provient du fait que les répartitions contemporaines des espèces sont également influencées par d’autres facteurs que nous n’avons pas inclus dans notre modèle. En outre, bien que l’on sache que la demande en oxygène varie en fonction de la température, les limites dans la mise en œuvre des modèles avec point d’arrêt nous ont empêchés d’estimer un point d’arrêt pour l’oxygène dépendant de la température. Cependant, bien qu’un peu irréaliste, cette limite n’a probablement pas beaucoup accru l’incertitude dans nos MRE, car les faibles concentrations d’oxygène se produisaient presque exclusivement à des profondeurs où la variation de la température et le changement prévu étaient faibles.Afin de réduire l’incertitude due aux variations climatiques d’une année sur l’autre, les projections de nos modèles reposent sur des climatologies sur 20 ans, avec une période future suffisamment éloignée pour garantir que les changements sont indubitablement dus aux gaz à effet de serre. Nous avons établi des projections sur la base de deux scénarios d’émissions différents et de deux modèles océaniques régionaux différents qui sont tous deux mis à l’échelle à partir du même modèle mondial, le modèle canadien du système terrestre de deuxième génération (CanESM2), en utilisant différentes techniques de réduction d’échelle. Alors que le modèle BCCM a été exécuté sur une base interannuelle, puis moyenné pour produire les climatologies, le modèle NEP36 a utilisé des climatologies atmosphériques avec des vents augmentés pour forcer le modèle océanique et produire des climatologies représentatives. La comparaison de ces projections régionales permet d’estimer l’incertitude entre les différents modèles et méthodes régionaux de réduction d’échelle. Nous constatons que les impacts projetés des changements climatiques sur la communauté des poissons de fond sont plus sensibles aux différences entre les modèles océaniques régionaux qu’aux scénarios d’émissions utilisés. Cependant, ces différences portent davantage sur l’ampleur (les changements ont tendance à être plus importants selon le NEP36 que selon le BCCM) que sur la direction, les deux modèles aboutissant à des profils globaux similaires de changement et de renouvellement de la biodiversité pour la communauté des poissons de fond. Sur la période de 60 ans (la période de 1986 à 2005 par rapport à la période de 2046 à 2065) utilisée dans notre étude, nos projections donnent à penser que les changements dans la communauté des poissons de fond sont similaires, quel que soit le scénario utilisé.

Modèle numérique d'élévation à moyenne résolution - 30 mètres (MNEMR-30). **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).**

Cet ensemble de données géochimiques relatives au lithium dans les eaux souterraines et de formation permettra aux entreprises actuelles et futures de mieux évaluer leurs cibles et de caractériser leurs estimations de ressources en étant en mesure de faire la distinction entre les concentrations de fond et les concentrations anormales de lithium dans l'ensemble de l'Alberta. L'ensemble de données comprend des données géochimiques sur le lithium provenant des eaux souterraines et des eaux de formation en Alberta et près de la frontière albertaine. Les données ont été saisies à partir de plusieurs bases de données, notamment celles de l'Alberta Geological Survey (base de données sur les puits de pétrole et de gaz, projets AERI et Beaver River Basin) et du Alberta Research Council. Au total, il y a 1 511 enregistrements, dont 48 contenaient plus de 75 mg/L de Li. Dix-neuf analyses contenaient >100 mg/L de Li (jusqu'à 140 mg/L) et ont été effectuées dans la formation de Beaverhill Lake du Dévonien moyen à supérieur et dans les groupes Woodbend et Winterburn du centre-ouest au nord-ouest de l'Alberta. On sait que des concentrations économiques de lithium se forment soit dans la pegmatite de lithium, soit dans la saumure et l'argile à haute teneur en lithium. Certaines eaux des champs pétrolifères du monde ont également une teneur en lithium moyenne à élevée. Au milieu des années 1990, plusieurs rapports gouvernementaux ont montré que des concentrations de lithium allant jusqu'à 140 mg/L de Li étaient observées dans les eaux de formation du centre-ouest de l'Alberta des groupes de Beaverhill Lake et de Woodbend. Cependant, peu de données ont été publiées.** 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).**

La Mosaïque du modèle numérique d'élévation de haute résolution (MNEHR) représente la couverture actuelle et continue des données d?élévation haute résolution disponibles au Canada. Cette version de la mosaïque, disponible à une résolution spatiale de 1 mètre, est une combinaison de données MNE générées à partir de données LiDAR aéroporté et disponibles à cette résolution. Cette collection de données comprend un modèle numérique de terrain (MNT) et un modèle numérique de surface (MNS) pour l'ensemble de la couverture. Le produit mosaïque est référencé au Système canadien de référence géodésique verticale de 2013 (CGVD2013). Les données de cette collection ont été reprojetées du système de référence de la source vers la projection Lambert de l'Atlas du Canada (EPSG:3979). En cas de chevauchement entre les sources de données, les valeurs des pixels sont déterminées en fonction de la source la plus récente. **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).**

La Mosaïque du modèle numérique d'élévation de haute résolution (MNEHR) représente la couverture actuelle et continue des données d?élévation haute résolution disponibles au Canada. Cette version de la mosaïque, disponible à une résolution spatiale de 1 mètre, est une combinaison de données MNE générées à partir de données LiDAR aéroporté et disponibles à cette résolution. Cette collection de données comprend un modèle numérique de terrain (MNT) et un modèle numérique de surface (MNS) pour l'ensemble de la couverture. Le produit mosaïque est référencé au Système canadien de référence géodésique verticale de 2013 (CGVD2013). Les données de cette collection ont été reprojetées du système de référence de la source vers la projection Lambert de l'Atlas du Canada (EPSG:3979). En cas de chevauchement entre les sources de données, les valeurs des pixels sont déterminées en fonction de la source la plus récente. **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).**