Ampleur des changements dans les feux de forêt de 1985 à 2022 Ampleur du changement spectral pour les feux de forêt qui se sont produits de 1985 à 2022. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. La valeur de l'ampleur du changement est exprimée par la différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), qui est calculée comme la variation entre les valeurs spectrales avant et après le feu à l'origine du changement. Plus la dNBR est élevée, plus le feu a été intense. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les feux de forêt de 1985 à 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada. Si vous utilisez ces données, veuillez les citer 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).Voir les références ci'dessous pour un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques utilisées, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données. Hermosilla, T., Wulder, M. A., White, J. C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234 (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132 ( Hermosilla et al. 2015b).Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G. W. Hobart, (2017). Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 63,104-111.. (Hermosilla et al. 2017).

Changements causés par les feux de forêt de 1985-2022, avec indication de l'année où le plus de perturbations dues aux feux de forêt ont été détectées. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les informations recueillies représentent 38 années de feux de forêt au Canada et sont calculées de manière entièrement automatisée à partir d'une source unique de données spatiales explicites recueillies de façon constante. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les feux de forêt de 1985 à 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada. Si vous utilisez ces données, prière d'en citer 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. https://doi.org/10.1080/17538947.2016.1187673 (Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci-dessous pour un aperçu du traitement des données, du calcul des mesures, de la détermination des causes des changements et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données.Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.11.005 (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.09.004. (Hermosilla et al. 2015b).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2017. Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 63, 104-111. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.013 (Hermosilla et al. 2017).

Changements causés par les récolte forestière de 1985 à 2022, avec indication de l'année où le plus de perturbations dues aux récolte forestière ont été détectées. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les informations recueillies représentent 38 années de récolte forestière au Canada et sont calculées de manière entièrement automatisée à partir d'une source unique de données spatiales explicites recueillies de façon constante. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les récolte forestière de 1985 à 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada.Si vous utilisez ces données, prière d'en citer 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. https://doi.org/10.1080/17538947.2016.1187673 ( Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci-dessous pour un aperçu du traitement des données, du calcul des mesures, de la détermination des causes des changements et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données. Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.11.005 ( Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.09.004 ( Hermosilla et al. 2015b).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2017. Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 63, 104-111. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.013 (Hermosilla et al. 2017).

Les données sur l'étendue minimale annuelle de neige et de glace (MNG) de l'Atlas du Canada à l'échelle nationale sont des ensembles de données compilées contenant des données annuelles de 2000 à aujourd'hui. Les ensembles de données sont dérivés d'une recherche publiée par le Centre canadien de télédétection qui se basait sur de l’imagerie satellitaire du Canada et des régions avoisinantes classée selon la présence ou l'absence continue de neige et de glace du 1er avril au 20 septembre de chaque année. Les produits MNG de l'Atlas du Canada consistent en un jeu de données vectorielles et une application d'animation de séries chronologiques matricielles. Jeu de données vectorielles Le jeu de données vectorielles a été généralisé pour être affiché à l'échelle de 1:1 000 000. Application d'animation de séries temporelles L'application d'animation de séries chronologiques n'a pas été généralisée à partir de son échelle originale (250 m pixels). L'application est diffusée par la plateforme Cube de données, mise en place par le Centre canadien de cartographie et d'observation de la Terre de Ressources naturelles Canada, qui utilise des techniques de gestion de données géospatiales massives. Ces technologies permettent la visualisation rapide et efficace de données géospatiales à haute résolution et permettent la génération rapide de produits dérivés dynamiques. La série chronologique est également disponible en tant que service de carte Web (WMS) et service de couverture Web (WCS). ReconnaissanceDonnées sources fournies par Alexander P. Trishchenko, Centre canadien de télédétection, Ressources naturelles Canada. Enregistrement de métadonnées : https://open.canada.ca/data/fr/dataset/808b84a1-6356-4103-a8e9-db46d5c20fcf

Feu de Forêt Année/dNBR 1985-2015Ampleur des changements dans les feux de forêt de 1985 à 2015 Ampleur du changement spectral pour les feux de forêt qui se sont produits de 1985 à 2015. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. La valeur de l'ampleur du changement est exprimée par la différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), qui est calculée comme la variation entre les valeurs spectrales avant et après le feu à l'origine du changement. Le jeu de données est constitué de trois couches : 1) masque binaire des feux de forêt, 2) année où le plus de perturbation due aux feux de forêt a été détectée et 3) différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), transformée en une valeur de 0 à 200 pour un stockage efficace des données. La valeur réelle de la dNBR se calcule comme suit : dNBR = valeur / 100. Plus la dNBR est élevée, plus le feu a été intense. Le jeu de données représente 30 années de feux de forêt au Canada et est calculé de manière entièrement automatisée à partir d'une source unique de données spatiales explicites recueillies de façon constante. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les feux de forêt de 1985 à 2015 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada.Si vous utilisez ces données, veuillez les citer 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).Voir les références ci'dessous pour un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques utilisées, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données.Hermosilla, T., Wulder, M. A., White, J. C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234. (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132. (Hermosilla et al., 2015b). (Hermosilla et al. 2015b).

La base de données ODI (Ocean Data Inventory) est un inventaire de toutes les données de séries chronologiques océanographiques conservées par la Division des sciences océanologiques de l'Institut océanographique de Bedford. Les données archivées incluent quelque 5800 séries chronologiques recueillies à l'aide de Doppler acoustiques et de courantomètres, 4500 séries chronologiques de lectures de la température côtière recueillies au moyen de thermographes et d'un petit nombre (200) de marégraphes. Bon nombre des courantomètres comportent aussi des sondes de température et de salinité. La zone pour laquelle nous possédons des données est grossièrement définie comme l'Atlantique nord et l'Arctique, de 30° à 82° de latitude nord, bien qu'il existe aussi une certaine quantité de données pour d'autres parties du monde. La période couverte est de 1960 à ce jour. La base de données est mise à jour régulièrement.

Les données sont une collection de cartes de la couverture terrestre annuelle, produites à partir d’images télédétectées par l’instrument MODIS à une résolution spatiale de 250 m, de 2000 à 2011. Le traitement des séries chronologiques a été conçu pour réduire l’occurrence de faux changements entre les cartes. Il repose sur la méthode d’actualisation des changements décrite par Pouliot et coll. (2011, 2013). La détection des changements tient compte autant des changements brusques, comme les coupes forestières, que des changements plus graduels, comme les défoliations récurrentes causées par les insectes. Pour déterminer le nouveau label d’un pixel pour lequel un changement a été constaté, nous avons utilisé une approche axée sur le raisonnement fondé sur les preuves pour combiner les informations spectrales et contextuelles. La carte de base est la couverture terrestre du Canada en 2005 produite à partir des données MODIS à une résolution spatiale de 250 m et décrite par Latifovic et coll. (2012). Elle comporte 39 classes de couverture terrestre, ce qui est trop détaillé pour l’élaboration des séries chronologiques; celles-ci ont donc été réduites en deux versions à 25 et à 19 classes. La version à 19 classes correspond à la légende de niveau 2 du Système nord-américain de surveillance des changements dans la couverture terrestre (NALCMS) décrit par Latifovic et coll. (2012). L’évaluation de l’exactitude des séries chronologiques est difficile en raison de la nécessité d’évaluer de nombreuses cartes. Dans les séries chronologiques, l’exactitude des régions ayant vécu un changement était de 70 %, pour les versions basées sur la légende thématique de 19 classes.Ces séries chronologiques illustrent la distribution dans l’espace des grandes transitions de la couverture terrestre. Elles seront utilisées pour la modélisation, la conception de produits de télédétection, comme l’extraction de l’indice foliaire ou de l’albédo de la couverture terrestre, et pour d’autres analyses exploratoires. Elles ne doivent pas être utilisées pour la production de signalements rigoureux ou l’évaluation d’inventaires, en raison de la précision de la classification de la couverture terrestre et de l’incertitude relative à la capture de tous les changements pertinents pour une application donnée.

Dans cet ensemble de données, nous présentons, pour chaque année entre 1984 et 2022, des cartes des essences d'arbres dominantes (également appelées principales essences d'arbres) dans l'ensemble des 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada à l'aide d'une série temporelle d'images Landsat à une résolution spatiale de 30 m. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les classifications sont fondées sur un modèle de forêts aléatoires représentatif à l'échelle régionale qui utilise des échantillons d'apprentissage locaux provenant de l'Inventaire forestier national du Canada (Hermosilla et al., 2024). Les mesures descriptives fournissent des renseignements sur les caractéristiques spectrales, géographiques, climatiques et topographiques. Pour améliorer la cohérence temporelle de la transition entre les essences d'arbres d'une année à l'autre, les classifications annuelles initiales des essences d'arbres ont fait l'objet d'un processus de post classification de série temporelle à l'aide d'un modèle de Markov caché soumis à la procédure forward backward. L'évaluation des cartes annuelles des essences à l'aide de données de validation indépendantes indique une précision globale de 86,1 ± 0,14 % (intervalle de confiance à 95 %). Ces données permettent d'effectuer une comparaison cohérente des tendances et des taux de variation de la composition en essences d'arbres à l'échelle nationale et entre les régions grâce à une résolution spatiale, à une approche analytique et à un cadre temporel communs.Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Bater, C.W., Hobart, G.W., 2024. Characterizing long-term tree species dynamics in Canada's forested ecosystems using annual time series remote sensing data. Forest Ecology and Management, 122313. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2024.122313 (Hermosilla et al. 2024).

Les données sont une collection de cartes de la couverture terrestre annuelle, produites à partir d’images télédétectées par l’instrument MODIS à une résolution spatiale de 250 m, de 2000 à 2011. Le traitement des séries chronologiques a été conçu pour réduire l’occurrence de faux changements entre les cartes. Il repose sur la méthode d’actualisation des changements décrite par Pouliot et coll. (2011, 2013). La détection des changements tient compte autant des changements brusques, comme les coupes forestières, que des changements plus graduels, comme les défoliations récurrentes causées par les insectes. Pour déterminer le nouveau label d’un pixel pour lequel un changement a été constaté, nous avons utilisé une approche axée sur le raisonnement fondé sur les preuves pour combiner les informations spectrales et contextuelles. La carte de base est la couverture terrestre du Canada en 2005 produite à partir des données MODIS à une résolution spatiale de 250 m et décrite par Latifovic et coll. (2012). Elle comporte 39 classes de couverture terrestre, ce qui est trop détaillé pour l’élaboration des séries chronologiques; celles-ci ont donc été réduites en deux versions à 25 et à 19 classes. La version à 19 classes correspond à la légende de niveau 2 du Système nord-américain de surveillance des changements dans la couverture terrestre (NALCMS) décrit par Latifovic et coll. (2012). L’évaluation de l’exactitude des séries chronologiques est difficile en raison de la nécessité d’évaluer de nombreuses cartes. Dans les séries chronologiques, l’exactitude des régions ayant vécu un changement était de 70 %, pour les versions basées sur la légende thématique de 19 classes.Ces séries chronologiques illustrent la distribution dans l’espace des grandes transitions de la couverture terrestre. Elles seront utilisées pour la modélisation, la conception de produits de télédétection, comme l’extraction de l’indice foliaire ou de l’albédo de la couverture terrestre, et pour d’autres analyses exploratoires. Elles ne doivent pas être utilisées pour la production de signalements rigoureux ou l’évaluation d’inventaires, en raison de la précision de la classification de la couverture terrestre et de l’incertitude relative à la capture de tous les changements pertinents pour une application donnée.NOTE: Pour voir ce produit entier dans le visualisateur de carte, utilisez une carte de base dans la section « Monde » (EPSG: 3857).

Suivi haute résolution des changements forestiers au Canada (Binaire Changement/Aucun Changement)Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les informations recueillies représentent vingt-cinq années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2010 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada (https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360). Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016; http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2016.1187673).Les données offertes sont : 1. changement binaire/aucun changement, 2. année du changement et 3. type de changement. Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321. DOI: 10.1016/j.rse.2017.03.035. https://authors.elsevier.com/sd/article/S0034425717301360Étendue géographique : Écosystèmes forestiers du Canada (environ 650 Mha).