Il s'agit d'une couche spatiale montrant les projets immobiliers du ministère des Forêts. Il s'agit de représentations spatiales de terres qui font l'objet d'une gestion/administration intensive par le ministère des Forêts à diverses fins conformément à la loi sur les forêts.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Inventaire des empreintes de bâtiments de la Ville de Rouyn-Noranda.

Cette publication de données contient un ensemble de fichiers rasterisés de résolution de 30m représentant, pour l’année 2020, les types de couverture terrestre, la hauteur et la fermeture de la canopée forestière et la biomasse forestière aérienne, ainsi que la couverture de plusieurs espèces d'arbres importantes pour l’ensemble du Canada. Le produit de données spatialisées de l'inventaire forestier national canadien (SCANFI) a été développé à l'aide de la mise à jour de l'ensemble de données de photo-échantillons de l’inventaire forestier national (IFN), qui consiste en une grille d'échantillonnage régulière d'imagerie haute résolution photo-interprétée couvrant toute la masse terrestre non arctique du Canada. SCANFI a été produit en utilisant des images spectrales Landsat temporellement harmonisées pour l'été et l'hiver, divisées en plusieurs centaines de tuiles d'analyses régionales, utilisant une méthode innovante d'imputation des k plus proches voisins et de forêts d'arbres décisionnelles. Une description complète des méthodes et analyses de validation peut être trouvée dans Guindon et al. (2024). Les attributs de la végétation dans les écozones de l’Arctique ont été prédits à l’aide d’une seule forêt d’arbres décisionnelles, puisque ces régions se trouvaient à l’extérieur de la zone d’acquisition de l’IFN. Ainsi, les attributs de la végétation dans ces régions n’ont pas été rigoureusement validés. Le fichier raster « SCANFI_aux_arcticExtrapolationArea.tif » peut être utilisé pour identifier ces zones.SCANFI n’a pas pour but de remplacer ni d’ignorer les inventaires provinciaux, qui peuvent inclure de meilleures données, avec une meilleure fréquence de mises à jour, de meilleurs jeux d’entraînement de modèles, et de meilleures connaissances locales. SCANFI a plutôt été développé afin de fournir une estimation actuelle et spatialement explicite des attributs forestiers, en utilisant une source de données et une méthodologie cohérente d’une province, d’un territoire à l’autre. SCANFI est la première série cohérente de cartes, couvrant l’ensemble du Canada à 30m, de la structure et de la composition d’espèces forestières, offrant de nouvelles opportunités pour une multitude d’études dans plusieurs domaines, tels que l’économie forestière, la science du feu et l’écologie.# Limites d'utilisation1- Dans les sites fortement perturbés par des insectes ravageurs, le jeu d’entrainement ne contient pas toutes les variations spectrales possible, il n’est donc pas possible de prédire tous les cas de défoliation. Une région en particulier, qui a été fortement impacté par la tordeuse des bourgeons de l’épinette, est celle située sur la rive nord du fleuve Saint-Laurent. Ces forêts sont mal représentées dans notre jeu d’entrainement, ce qui entraine une imprécision dans nos estimés pour ces régions. 2- Les attributs des classes de peuplements ouverts, soit les arbustes, plantes herbacées, roches et bryophytes, sont plus difficiles à estimer lors de la photo-interprétation aérienne. Par conséquent, les estimations de celle-ci peuvent être moins fiables que celles des attributs forestiers.3- Tel que rapportée dans l’article, l’incertitude dans les prédictions de la couverture des espèces forestières est relativement élevée. C’est particulièrement le cas pour les espèces moins fréquentes, tel que le pin ponderosa ou le mélèze laricin. L’utilisation des couches d’espèces forestières est adéquate pour analyses à échelle régionale et grossière. Aussi, la proportion de feuillues est aussi sensiblement sous-estimée dans cette version du produit.4- Notre validation indique que les régions du Yukon présentent une valeur R2 nettement inférieure. Par conséquent, les estimations dans ces zones sont moins fiables.5- Les zones urbaines et les routes ont la classe roche, selon la carte d’utilisation des terres d’Agriculture et Agroalimentaire Canada. Même si ces sites contiennent principalement des bâtiments et des infrastructures, ils peuvent toutefois contenir des arbres. Une classe de milieu forestier est généralement attribuée aux parcs urbains boisés. Une prédiction d’attributs de végétation est aussi faite pour les zones forestières situées en régions agricoles.Des mises à jour de ce jeu de données seront éventuellement disponible à partir de cette page de métadonnées.# Des détails sur le développement et la validation du produit peuvent être trouvés dans la publication suivante:Guindon, L., Manka, F., Correia, D.L.P., Villemaire, P., Smiley, B., Bernier, P., Gauthier, S., Beaudoin, A., Boucher, J., and Boulanger, Y. 2024. A new approach for Spatializing the Canadian National Forest Inventory (SCANFI) using Landsat dense time series. Can. J. For. Res. https://doi.org/10.1139/cjfr-2023-0118# Veuillez svp citer cet ensemble de données comme suit :Guindon L., Villemaire P., Correia D.L.P., Manka F., Lacarte S., Smiley B. 2023. SCANFI: Spatialized CAnadian National Forest Inventory data product. Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Laurentian Forestry Centre, Quebec, Canada. https://doi.org/10.23687/18e6a919-53fd-41ce-b4e2-44a9707c52dc # Les couches raster suivantes sont disponibles :• Valeurs de classe de couverture terrestre de l'IFN : les classes de couverture terrestre comprennent eau, roche, bryophytes, herbes, arbustes, feuillus arborescents, mixtes arborescents et conifères arborescents.• Biomasse aérienne des arbres (tonnes/ha) : la biomasse a été dérivée des estimations de volume marchand total produites par les agences provinciales. • Hauteur (mètres) : hauteur de la végétation.• Fermeture de la couronne : pourcentage de pixel couvert par la canopée de tous les arbres.• Couverture des espèces d'arbres : pourcentage de la fermeture de la couronne de tous les arbres. o Couverture en pourcentage des sapins baumiers (Abies balsamea) o Couverture en pourcentage des épinettes noires (Picea mariana) o Couverture en pourcentage des sapins de Douglas (Pseudotsuga menziesii) o Couverture en pourcentage des pins gris (Pinus banksiana) o Couverture en pourcentage des pins tordus (Pinus contorta) o Couverture en pourcentage des pins ponderosa (Pinus ponderosa) o Couverture en pourcentage des mélèzes laricins (Larix laricina) o Couverture en pourcentage des pins blancs et rouges (Pinus strobus et Pinus resinosa) o Couverture en pourcentage des espèces d'arbres feuillus (PrcB) o Couverture en pourcentage des autres espèces de conifères (PrcC)

STR - Installations et structures (structure) Construction artificielle. Par exemple, des ressources décrivant des bâtiments, des musées, des églises, des écoles, des hôpitaux, des usines, des logements, des monuments et des tours.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Le Schéma des attributs communs pour les inventaires des ressources forestières (SACIRF) est un dépôt de données d’inventaire sur les ressources forestières du Canada. Les ensembles de données d’inventaire sur les ressources forestières du SACIRF sont harmonisés selon un modèle de données commun afin de pouvoir utiliser ensemble les données recueillies par divers organismes appliquant des normes différentes. Les ministères et organismes provinciaux, territoriaux et fédéraux participants partagent des ensembles de données d’inventaire sur les ressources forestières cartographiques actuelles et historiques par l’intermédiaire du SACIRF, afin que leurs données soient accessibles aux utilisateurs dont les domaines d’intérêt couvrent de multiples provinces et territoires. Le SACIRF a initialement été élaboré par des chercheurs universitaires (Cumming et coll., https://doi.org/10.1139/cjfr-2014-0102).Cette version du SACIRF (SACIRF v5) a été élaborée de nouveau en collaboration avec des chercheurs universitaires de l’Université Laval pour offrir une version gouvernementale du SACIRF qui soit repérable, accessible, interexploitable et réutilisable. Elle utilise les données les plus actuelles sur l’inventaire forestier communiquées par les ministères et organismes provinciaux, territoriaux et fédéraux participants. Le SACIRFv5 est hébergé dans le portail de données du Conseil canadien des ministres des forêts, le Système national d’information sur les forêts (http://nfis.org).

Ouvrages routiers principaux tels que les ponts et les échangeurs.Attributs :ID - Identifiant uniqueSOUSTYPE - Sous-type d'élémentNOM - Nom de l'ouvrage routier

Projets résidentiels approuvés par le conseil municipal et planifiés sur le territoire de la Ville de Sherbrooke.Attributs :NOM - Nom du projetHYPERLIEN - Hyperlien vers le plan du projetNOMBREUNITE - Nombre d'unités d'habitation prévu au projet

La couche Adresses du site ou de la structure représente l'emplacement d'un site ou d'une structure, ou l'emplacement d'accès au site ou à la structure pour la ville de Whitehorse. Les adresses du site ou de la structure peuvent également représenter des points de repère. Les points d'adresse peuvent localiser des sites qui, autrement, pourraient ne pas être géocodés correctement à l'aide des données de l'axe de la route, des zones d'adressage inhabituel et d'autres zones où les données sont disponibles.Les données ont été modélisées à l'aide du modèle de données SIG NENA NG9-1-1 (NENA-REF-006. 2 -202 2).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)

Les hameaux de petites zones d'installations identifiees dans les plans officiels municipaux, generalement sans services municipaux d'eau et d'egouts. Pour les limites et les localisations precises des hameaux, les municipalites pertinentes devraient etre consultees.** 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) **

Ce jeu de données fournit des cartes continues de la structure des forêts à travers les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada pour l'année 2022, générées à une résolution spatiale de 30 m. Les estimations de structure incluent des attributs clés tels que la hauteur du couvert forestier, la densité du couvert et la biomasse aérienne, dérivés à partir d'une combinaison de données lidar aéroportées et de composites spectraux issus de Landsat. Les modèles de structure ont été entraînés à l'aide du cadre « lidar-plot » (Wulder et al. 2012), qui intègre des données lidar aéroportées et des mesures de terrain co-localisées avec des composites de séries temporelles Landsat (Hermosilla et al. 2016). Une approche d'imputation par plus proche voisin a été appliquée pour estimer les attributs structurels sur l'ensemble du territoire forestier canadien. Ces produits, cohérents à l'échelle nationale, sont conçus pour appuyer la surveillance stratégique des forêts et les évaluations à grande échelle, mais ne sont pas destinés à la gestion opérationnelle des forêts. Pour plus de détails sur les méthodes, l'évaluation de l'exactitude et les sources de données, voir Matasci et al. (2018).Matasci, G., Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., Bolton, D.K., Tompalski, P., Bater, C.W., 2018. Three decades of forest structural dynamics over Canada's forested ecosystems using Landsat time-series and lidar plots. Remote Sensing of Environment, 216, 697-714. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.07.024 ( Matasci et al. 2018).