Cette couche est la classification actuelle de la gravité des incendies par année d'incendie pour les grands incendies (supérieurs à 100 ha). La cartographie de la gravité des brûlures est réalisée à l'aide des meilleures images multispectrales satellitaires disponibles avant et après l'incendie, acquises par l'instrument multispectral (MSI) à bord du satellite Sentinel-2 ou par le capteur Operational Land Imager (OLI) à bord des satellites Landsat-8 et 9. Tout est mis en œuvre pour utiliser des images exemptes de nuages, de fumée, d'ombres et de neige acquises avant le 30 septembre. Cependant, à la fin de la saison des incendies, les images acquises après le 30 septembre peuvent être utilisées. Cette couche est considérée comme un produit provisoire pour l'ensemble de données sur la gravité des brûlures un an plus tard (WHSE_FOREST_VEGETATION.VEG_BURN_SEVERITY_SP). La cartographie réalisée au cours de la saison de croissance suivante bénéficie d'une meilleure disponibilité des images après les incendies et devrait être plus représentative de la mortalité des arbres. #### Méthodologie : • Sélectionnez des images appropriées avant et après les incendies ou créez un composite sans nuage/neige/sans fumée à partir de plusieurs scènes d'images • Calculez le ratio de gravité des brûlures (NBR) normalisé pour les images avant et après le feu • Calculez la différence NBR (DNBR) où DnBR = avant et après NBR • Appliquer une équation d'échelle (DNBR_Scaled = DNBr*1000 + 275) /5) • Appliquez des seuils BARC (76, 110, 187) pour créer une classe à 4 image (non brûlée, faible gravité, gravité moyenne et gravité élevée) • Masquez les plans d'eau à l'aide d'une couche d'eau dérivée des satellites • Appliquez des filtres régionaux pour réduire le bruit • Confirmez les résultats de l'analyse de la gravité des brûlures grâce à un contrôle visuel de la qualité • Produisez un jeu de données vectorielles et appliquez le lissage de distance euclidien** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

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. 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).

Ces données indiquent la sécheresse de la surface des terres mesurée selon l’état de la végétation. Les données sont produites chaque semaine à partir des renseignements hebdomadaires sur les anomalies de précipitation (nommément l’indice normalisé de précipitations ou INP), et l’état de la végétation mesurée par l’indice de végétation par différence normalisée (IVDN) obtenue grâce à l’instrument satellisé MODIS. Ces ensembles de données dynamiques ainsi que les ensembles de données statiques sur la couverture des terres, la capacité de rétention d’eau par le sol, l’irrigation, les écozones et l’altitude des terres sont utilisés pour modéliser la gravité de la sécheresse à l’aide de l’indice de sévérité de sécheresse de Palmer (ISSP). Le modèle mapcubist entraîné à l’aide de données historiques est exécuté en temps réel sur les données d’entrées changeantes pour produire des scores de gravité de la sécheresse. Ce modèle exécuté à une résolution de 1 km a été produit par l’AAC, la Commission géologique des États-Unis et le Moniteur des sécheresses aux États-Unis de l’Université du Nebraska à Lincoln.

Un dispositif de sécurité linéaire est l'un des nombreux appareils/accessoires qui ont été installés ou construits soit le long de l'infrastructure routière, soit en tant que partie intégrante de celle-ci, afin de réduire la gravité ou le risque d'accidents. C'est une caractéristique linéaire** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Un dispositif de sécurité est l'un des nombreux appareils/accessoires qui ont été installés ou construits le long de l'infrastructure routière ou en tant que partie intégrante de celle-ci afin de réduire la gravité ou le risque d'accidents. C'est une fonctionnalité Point** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Le régime des feux désigne les patrons de saisonnalité, de fréquence, d’étendue, de continuité spatiale, d’intensité, de type (p. ex., feu de cime ou de surface) et de gravité des feux dans une région ou un écosystème donné.La superficie annuelle brûlée est la surface moyenne brûlée annuellement au Canada par des grands feux (plus de 200 hectares (ha)). Les variations de la superficie annuelle brûlée ont été estimées à l’aide de zones homogènes de régime (ZHR) des feux. Ces zones représentent des régions où le régime de feux est similaire sur une vaste échelle spatiale (Boulanger et al. 2014). Cette zonation permet de reconnaître les régions où les régimes des feux ont été inhabituels. Ces régimes inhabituels passent souvent inaperçus lorsque les feux sont regroupés en fonction de classifications administratives ou écologiques.Les données sur les feux proviennent de la Base nationale de données sur les feux de forêt du Canada couvrant 1959-1999 (pour l’établissement des ZHR) et 1959-1995 (pour l’établissement du modèle). La modélisation Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour « Multivariate adaptive regression splines ») a été utilisée pour relier les attributs mensuels du régime des feux avec les variables mensuelles climatiques/feu-météo pour chaque ZHR. Les données projetées ont été simulées au moyen du modèle canadien du système terrestre, version 2 (Canadian Earth System Model version 2 [CanESM2]), et leur échelle a été réduite au moyen d’ANUSPLIN pour deux profils représentatifs d’évolution de concentration (“Representative Concentration Pathways” ou RCP). Ces RCP découlent de quatre scénarios relatifs à l’évolution de la concentration en gaz à effet de serre établis par le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) dans son cinquième rapport d'évaluation. Le RCP 2.6 (appelé réduction rapide des émissions) suppose que les gaz à effet de serre atteindront leur concentration maximale au cours de la période 2010-2020 avant d’entamer leur déclin. Selon le scénario RCP 8.5 (appelé augmentation continue des émissions), la concentration en gaz à effet de serre continuera de croître tout au long du 21e siècle. Couche de données fournie : la superficie annuelle brûlée par des grands feux (> 200 ha) projetée à long terme (2071-2100) selon le RCP 2.6 (réduction rapide des émissions) au Canada.Référence : Boulanger, Y., Gauthier, S., et coll. 2014. A refinement of models projecting future Canadian fire regimes using homogeneous fire regime zones. Revue canadienne de recherche forestière 44, 365-376.

Le régime des feux désigne les patrons de saisonnalité, de fréquence, d’étendue, de continuité spatiale, d’intensité, de type (p. ex., feu de cime ou de surface) et de gravité des feux dans une région ou un écosystème donné.La superficie annuelle brûlée est la surface moyenne brûlée annuellement au Canada par des grands feux (plus de 200 hectares (ha)). Les variations de la superficie annuelle brûlée ont été estimées à l’aide de zones homogènes de régime (ZHR) des feux. Ces zones représentent des régions où le régime de feux est similaire sur une vaste échelle spatiale (Boulanger et al. 2014). Cette zonation permet de reconnaître les régions où les régimes des feux ont été inhabituels. Ces régimes inhabituels passent souvent inaperçus lorsque les feux sont regroupés en fonction de classifications administratives ou écologiques.Les données sur les feux proviennent de la Base nationale de données sur les feux de forêt du Canada couvrant 1959-1999 (pour l’établissement des ZHR) et 1959-1995 (pour l’établissement du modèle). La modélisation Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour « Multivariate adaptive regression splines ») a été utilisée pour relier les attributs mensuels du régime des feux avec les variables mensuelles climatiques/feu-météo pour chaque ZHR. Les données projetées ont été simulées au moyen du modèle canadien du système terrestre, version 2 (Canadian Earth System Model version 2 [CanESM2]), et leur échelle a été réduite au moyen d’ANUSPLIN pour deux profils représentatifs d’évolution de concentration (“Representative Concentration Pathways” ou RCP). Ces RCP découlent de quatre scénarios relatifs à l’évolution de la concentration en gaz à effet de serre établis par le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) dans son cinquième rapport d'évaluation. Le RCP 2.6 (appelé réduction rapide des émissions) suppose que les gaz à effet de serre atteindront leur concentration maximale au cours de la période 2010-2020 avant d’entamer leur déclin. Selon le scénario RCP 8.5 (appelé augmentation continue des émissions), la concentration en gaz à effet de serre continuera de croître tout au long du 21e siècle. Couche de données fournie : la superficie annuelle brûlée par des grands feux (> 200 ha) projetée à court terme (2011-2040) selon le RCP 8.5 (augmentation continue des émissions) au Canada.Référence : Boulanger, Y., Gauthier, S., et coll. 2014. A refinement of models projecting future Canadian fire regimes using homogeneous fire regime zones. Revue canadienne de recherche forestière 44, 365-376.

Le régime des feux désigne les patrons de saisonnalité, de fréquence, d’étendue, de continuité spatiale, d’intensité, de type (p. ex., feu de cime ou de surface) et de gravité des feux dans une région ou un écosystème donné.Le nombre de grands feux est la somme annuelle du nombre de feux de plus de 200 hectares (ha) survenant par unité de 100 000 ha. Celui-ci a été calculé à l’aide de zones homogènes de régime (ZHR) des feux. Ces zones ZHR représentent des régions où le régime de feux est similaire sur une vaste échelle spatiale (Boulanger et al. 2014). Cette zonation permet de reconnaître les régions où les régimes des feux ont été inhabituels. Ces régimes inhabituels passent souvent inaperçus lorsque les feux sont regroupés en fonction de classifications administratives ou écologiques.Les données sur les feux proviennent de la Base nationale de données sur les feux de forêt du Canada couvrant 1959-1999 (pour l’établissement des ZHR) et 1959-1995 (pour l’établissement du modèle). La modélisation Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour « Multivariate adaptive regression splines ») a été utilisée pour relier les attributs mensuels du régime des feux avec les variables mensuelles climatiques/feu-météo pour chaque ZHR. Les données projetées ont été simulées au moyen du modèle canadien du système terrestre, version 2 (Canadian Earth System Model version 2 [CanESM2]), et leur échelle a été réduite au moyen d’ANUSPLIN pour deux profils représentatifs d’évolution de concentration (“Representative Concentration Pathways” ou RCP). Ces RCP découlent de quatre scénarios relatifs à l’évolution de la concentration en gaz à effet de serre établis par le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) dans son cinquième rapport d'évaluation. Le RCP 2.6 (appelé réduction rapide des émissions) suppose que les gaz à effet de serre atteindront leur concentration maximale au cours de la période 2010-2020 avant d’entamer leur déclin. Selon le scénario RCP 8.5 (appelé augmentation continue des émissions), la concentration en gaz à effet de serre continuera de croître tout au long du 21e siècle. Couche de données fournie : le nombre de grands feux (>200 ha) projeté à moyen terme (2041-2070) selon le RCP 8.5 (augmentation continue des émissions) au Canada. Référence : Boulanger, Y., Gauthier, S., et coll. 2014. A refinement of models projecting future Canadian fire regimes using homogeneous fire regime zones. Revue canadienne de recherche forestière 44, 365-376.

[ARCHIVÉ] L'obligation d'obtenir des permis de brûlage à des fins non commerciales a été supprimée.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Le régime des feux désigne les patrons de saisonnalité, de fréquence, d’étendue, de continuité spatiale, d’intensité, de type (p. ex., feu de cime ou de surface) et de gravité des feux dans une région ou un écosystème donné.La superficie annuelle brûlée est la surface moyenne brûlée annuellement au Canada par des grands feux (plus de 200 hectares (ha)). Les variations de la superficie annuelle brûlée ont été estimées à l’aide de zones homogènes de régime (ZHR) des feux. Ces zones représentent des régions où le régime de feux est similaire sur une vaste échelle spatiale (Boulanger et al. 2014). Cette zonation permet de reconnaître les régions où les régimes des feux ont été inhabituels. Ces régimes inhabituels passent souvent inaperçus lorsque les feux sont regroupés en fonction de classifications administratives ou écologiques.Les données sur les feux proviennent de la Base nationale de données sur les feux de forêt du Canada couvrant 1959-1999 (pour l’établissement des ZHR) et 1959-1995 (pour l’établissement du modèle). La modélisation Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour « Multivariate adaptive regression splines ») a été utilisée pour relier les attributs mensuels du régime des feux avec les variables mensuelles climatiques/feu-météo pour chaque ZHR. Les données projetées ont été simulées au moyen du modèle canadien du système terrestre, version 2 (Canadian Earth System Model version 2 [CanESM2]), et leur échelle a été réduite au moyen d’ANUSPLIN pour deux profils représentatifs d’évolution de concentration (“Representative Concentration Pathways” ou RCP). Ces RCP découlent de quatre scénarios relatifs à l’évolution de la concentration en gaz à effet de serre établis par le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) dans son cinquième rapport d'évaluation. Le RCP 2.6 (appelé réduction rapide des émissions) suppose que les gaz à effet de serre atteindront leur concentration maximale au cours de la période 2010-2020 avant d’entamer leur déclin. Selon le scénario RCP 8.5 (appelé augmentation continue des émissions), la concentration en gaz à effet de serre continuera de croître tout au long du 21e siècle. Couche de données fournie : la superficie annuelle brûlée par des grands feux (> 200 ha) au Canada au cours de la période de référence (1981-2010).Référence : Boulanger, Y., Gauthier, S., et coll. 2014. A refinement of models projecting future Canadian fire regimes using homogeneous fire regime zones. Revue canadienne de recherche forestière 44, 365-376.