Description:La concentration de chlorophylle-a (un indicateur de la biomasse du phytoplancton) a été tirée du MODIS sur le satellite Aqua; les données ont été distribuées par l’Ocean Biology Processing Group de la NASA, puis la valeur moyenne a été calculée en composites climatologiques mensuels. Les données couvrent les années 2003 à 2020 et ce dossier comprend des données à une résolution de 4 km.Méthodes :Les données du MPIDO-Aqua sur la chlorophylle-a (Chl-a) ont été acquises auprès du Ocean Biology Processing Group de la NASA au niveau de traitement 3 (version 2018), avec une résolution de 4 km; la concentration de Chl-a a été calculée selon la méthode OC3/OCI. Les mois de janvier et décembre ont été exclus de cet ensemble de données, car les données des mois d’hiver aux latitudes plus élevées sont manquantes en raison du faible angle du soleil, qui empêchait l’acquisition. On a calculé la valeur moyenne géométrique mensuelle de tous les pixels pour chaque année, puis la moyenne géométrique et le facteur d’écart-type géométrique de la chlorophylle-a, par mois, à partir de ces images. Ces méthodes de calcul de la moyenne et de l’écart-type ont été choisies en raison de la distribution log-normale de la chlorophylle-a. L’écart-type géométrique est un facteur sans unité, dont la limite inférieure est le rapport de la moyenne géométrique et de l’écart-type géométrique, et la limite supérieure est la multiplication des deux. En plus de la moyenne géométrique et du facteur d’écart-type géométrique, on a calculé le nombre d’occurrences de données valides à chaque pixel sur la période d’observation. Les pixels ayant moins de deux occurrences sur toute la période d’observation ont été retirés de ces cartes, et leur valeur définie à NaN dans les fichiers tif. Toutes les trames obtenues ont été recadrées à la zone économique exclusive canadienne et assignées au système de référence des coordonnées géographiques NAD83 (EPSG:4269), et ont une résolution finale en pixels d’environ 0,0417 degré. La moyenne géométrique mensuelle, le facteur d’écart-type géométrique mensuel et le nombre d’occurrences pour tous les pixels sont fournis.Sources de données :NASA Ocean Biology Processing Group. (2017). MODIS-Aqua Level 2 Ocean Color Data Version R2018.0. NASA Ocean Biology Distributed Active Archive Center. https://doi.org/10.5067/AQUA/MODIS/L2/OC/2018Incertitudes:Les valeurs obtenues par satellite ont été évaluées en fonction de jeux de données mondiaux et de jeux de données d’échantillons dans la région du Pacifique (voir les références). Cependant, des incertitudes sont engendrées lors du calcul groupé de la moyenne des images au fil du temps, car chaque pixel présente un nombre différent d’observations. Des événements de courte durée ou limités dans l’espace peuvent ne pas être pris en compte.

Description:La concentration de chlorophylle-a (un indicateur de la biomasse du phytoplancton) a été tirée du MODIS sur le satellite Aqua; les données ont été distribuées par l’Ocean Biology Processing Group de la NASA, puis la valeur moyenne a été calculée en composites climatologiques mensuels. Les données couvrent les années 2003 à 2020 et ce dossier comprend des données à une résolution de 1 km.Méthodes :Les données du MPIDO-Aqua sur la chlorophylle-a (Chl-a) ont été acquises auprès du Ocean Biology Processing Group de la NASA au niveau de traitement 2 (version 2018), avec une résolution de 1 km; la concentration de Chl-a a été calculée selon la méthode OC3/OCI. Les mois de janvier et décembre ont été exclus de cet ensemble de données, car les données des mois d’hiver aux latitudes plus élevées sont manquantes en raison du faible angle du soleil, qui empêchait l’acquisition. Les pixels ont été alignés sur une grille régulière en utilisant le programme SeaDAS, après quoi la moyenne géométrique mensuel de la valeur de tous les pixels a été calculé pour les années. Enfin, la moyenne géométrique et le facteur d’écart-type géométrique de la chlorophylle-a, par mois, à partir de ces images. Ces méthodes de calcul de la moyenne et de l’écart-type ont été choisies en raison de la distribution log-normale de la chlorophylle-a. L’écart-type géométrique est un facteur sans unité, dont la limite inférieure est le rapport de la moyenne géométrique et de l’écart-type géométrique, et la limite supérieure est la multiplication des deux. En plus de ces variables, on a calculé le nombre d’occurrences de données valides à chaque pixel sur la période d’observation. Les pixels ayant moins de deux occurrences sur toute la période d’observation ont été retirés de ces cartes, et leur valeur définie à NaN dans les fichiers tif. Quelques petits écarts entre les pixels (près de la bordure des images individuelles) ont été remplis en utilisant la valeur médiane de entourant les pixels, il y avait plus de quatre valeurs. Toutes les trames obtenues ont été recadrées à la zone économique exclusive canadienne et assignées au système de référence des coordonnées géographiques NAD83 (EPSG:4269), et ont une résolution finale en pixels d’environ 0,01 degré. La moyenne géométrique mensuelle, le facteur d’écart-type géométrique mensuel et le nombre d’occurrences pour tous les pixels sont fournis.Sources de données :NASA Ocean Biology Processing Group. (2017). MODIS-Aqua Level 2 Ocean Color Data Version R2018.0. NASA Ocean Biology Distributed Active Archive Center. https://doi.org/10.5067/AQUA/MODIS/L2/OC/2018Incertitudes:Les valeurs obtenues par satellite ont été évaluées en fonction de jeux de données mondiaux et de jeux de données d’échantillons dans la région du Pacifique (voir les références). Cependant, des incertitudes sont engendrées lors du calcul groupé de la moyenne des images au fil du temps, car chaque pixel présente un nombre différent d’observations. Des événements de courte durée ou limités dans l’espace peuvent ne pas être pris en compte.

L'Indice canadien de défavorisation multiple (ICDM) est un indice géographique fondé sur les microdonnées du Recensement de la population de 2021 qui mesure quatre dimensions clés de la défavorisation au niveau de l'aire de diffusion (AD) : l'instabilité résidentielle, la dépendance économique, la vulnérabilité situationnelle et la composition ethnoculturelle.L'indice a été créé en utilisant les données tirées des aires de diffusion (AD) à l'échelle du pays. Au moyen d'une analyse factorielle, des scores factoriels au niveau des AD ont été calculés pour chaque dimension. À l'intérieur d'une dimension, les scores ordonnés se sont vus attribuer une valeur, de 1 à 5, où 1 représente les moins défavorisés et 5 représente les plus défavorisés.L'ICDM permettra de comprendre les inégalités dans diverses mesures de la santé et du bien-être social. Alors qu’il s’agit d’un indice géographique de défavorisation et marginalisation, il peut aussi servir de mesure de substitution pour les particuliers. L'ICDM pourrait être largement utilisé par les chercheurs pour des études sur divers sujets liés à la recherche socio-économique. Parmi les autres utilisations possibles de l'indice, mentionnons la planification et l'évaluation des politiques, ou l'affectation des ressources.*** Correction : 22 Octobre, 2024 ***Une correction a été apportée aux variables dans les ensembles de données téléchargeables de l’ICDM de 2021 qui suivent : Canada, Atlantique, Québec, Ontario, Prairies et Colombie-Britannique. Cette correction concerne toutes les données de ces ensembles.

Des Archives de données satellitaires à long terme (ADSLT) canadiennes ont été produites par le Centre canadien de télédétection (CCT) à partir des données à une résolution de 1 km du capteur AVHRR (radiomètre perfectionné à très haute résolution). Le traitement de ces données a comporté la géolocalisation, l’étalonnage et la fusion en images assemblées au moyen du gestionnaire de données d’observation de la Terre (Latifovic et coll., 2005), la délimitation de la couverture nuageuse (Khlopenkov et Trishchenko, 2006), la correction BRDF (Latifovic et coll., 2003), la correction de l’atmosphère et les autres corrections décrites par Cihlar et coll. (2004). Pour l’analyse temporelle de la végétation, la correction entre capteurs de Latifovic et coll. (2012) est recommandée. Les données recueillies par l’instrument AVHRR à bord des satellites 9, 11, 14, 16, 17,18 et 19 de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) ont été utilisées pour la production des images composites AVHRR sur 10 jours d’une résolution de 1 km pour le Canada. Les données sont disponibles à partir de 1985. Il faut souligner qu’il existe trois types de détecteurs AVHRR : (i) AVHRR 1 à bord des satellites TIROS N, NOAA 6, NOAA 8 et NOAA 10; (ii) AVHRR 2 à bord des satellites NOAA 7, NOAA 9, NOAA 11, NOAA 12 et NOAA 14; (iii) AVHRR 3 actuellement opérationnel à bord des satellites NOAA 15, NOAA 16, NOAA 17, NOAA 18 et NOAA 19. Le capteur AVHRR 1 possède quatre canaux, le capteur AVHRR 2 cinq et le capteur AVHRR 3 six, quoique seulement cinq de ses canaux peuvent fonctionner simultanément. En effet, les canaux 3A (1,6 µm) et 3B (3,7 µm) sont interchangeables. La procédure de traitement a été conçue pour minimiser les artefacts dans les images composites AVHRR. On compte 36 images composites sur 10 jours par année. Les trois niveaux de traitement suivants sont prévus : P1) réflectance au sommet de l’atmosphère et température de luminance, P2) réflectance à la surface et température de la surface et P3) réflectance à la surface normalisée selon une géométrie de visée commune (normalisation selon facteur de réflectance bidirectionnelle [BRDF]). Les niveaux de traitement P1 et P2 sont prévus pour la totalité des 36 composites tandis que le niveau P3 est prévu pour les 21 composites d’avril à octobre.

Cette collection fait maintenant partie du patrimoine, elle n’est plus maintenue. Elle pourrait ne pas respecter les normes actuelles du gouvernement.Cet inventaire présente d’une façon chronologique les images satellites acquises, orthorectifiées et diffusées au fil du temps par Ressources naturelles Canada. Il est composé d’imageries provenant des satellites Landsat7 (1999-2003) et RADARSAT-1 (2001-2002), ainsi que du produit dérivé CanImage et des points de contrôle qui ont servi au traitement des images.Imagerie Landsat7 orthorectifiée : cet ensemble de données constitue un jeu complet d'orthoimages sans nuages (moins de 10 %) couvrant la masse continentale canadienne. Le jeu de données a été créé avec les données de contrôle les plus précises disponibles au moment de sa création.Imagerie RADARSAT-1 orthorectifiée : les 5 images RADARSAT-1 (traitées et fournies par RADARSAT International (RSI), complètent la couverture d'ortho-images Landsat7. Ce sont des données matricielles produites à partir du mode standard et de la position de faisceau S7 du RSO, avec une résolution de 15 mètres. Elles ont été produites conformément au Système de référence nord-américain de 1983 (NAD83) selon la projection cartographique Mercator transverse universelle (UTM). Les orthoimages ont été générées à partir de données d'élévation du Canada (DNEC) à l'échelle de 1/250 000 et de points de contrôle photogrammétrique provenant de la base de données des levés aériens (BDLA).CanImage - Orthoimages Landsat7 du Canada, 1/50 000 : CanImage est une image matricielle contenant de l'information provenant des orthoimages Landsat7 rééchantillonnées et découpées selon le Système national de référence cartographique (SNRC) à l'échelle de 1/50 000 dans la projection UTM. Ce produit est distribué par fichier dans le format GeoTIFF. La résolution de ce produit est de 15 mètres.Points de contrôle de l'imagerie Landsat7 : les points de contrôle ont été utilisés pour la correction géométrique d'images satellitaires Landsat7. Ils peuvent être utilisés également pour corriger des données vectorielles et pour afficher simultanément les données de plusieurs sources préparées à des échelles ou à des résolutions variées.

Le Réseau ferroviaire national (RFN) est une description géométrique et attributive du réseau ferroviaire Canadien.Le produit RFN comprend les classes : segment de voie ferroviaire, croisement ferroviaire, gare, panneau de point milliaire, jonction et structure ferroviaire.Les attributs descriptifs comprennent entre autres : classification de la voie, nom de la voie, exploitant de la voie, utilisateur de la voie, propriétaire de la voie, nom de la subdivision, type de jonction, type de croisement, niveau du croisement, système d'avertissement du croisement, identifiant de Transport Canada, nom de gare, type de gare, utilisateur de la gare, type de structure.

Cette collection fait maintenant partie du patrimoine, elle n’est plus maintenue. Elle pourrait ne pas respecter les normes actuelles du gouvernement. Les matrices de correction de la Base nationale de données topographiques (BNDT), aussi connu sous l'acronyme MATCOR, sont un produit dérivé du rehaussement planimétrique des jeux de données de la BNDT à l'échelle de 1/50 000. La matrice de correction permet à l'utilisateur d'améliorer la précision géométrique des données moins précises de la BNDT. La matrice est un ensemble de points répartis sur une grille régulière aux 100 mètres, chaque point décrivant les corrections planimétriques (DX, DY) à apporter à cet endroit. La position des points est en coordonnées UTM (projection universelle transverse de Mercator) selon le système de référence nord-américain de 1983 (NAD83). Chaque fichier forme une zone rectangulaire recouvrant en son entier le jeu de données de la BNDT associé. Son découpage correspond donc grossièrement au Système national de référence cartographique (SNRC) à l'échelle de 1/50 000. Tous les jeux de données de la BNDT à l'échelle de 1/50 000, dont la précision originale est inférieure à 30 mètres, peuvent ainsi être corrigés géométriquement. Le jeu de données MATCOR contient une liste de coordonnées et les corrections correspondantes à appliquer sous la forme : X Y DX DY.Ressources connexes: [Base nationale de données topographiques (BNDT), 1944-2005](https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/1f5c05ff-311f-4271-8d21-4c96c725c2af)

Le Réseau hydro national (RHN) vise à fournir une description géométrique de qualité et un ensemble d'attributs de base décrivant les eaux de surface intérieures du Canada. Il fournit des données géospatiales numériques conformément à la Norme RHN telles que lacs, réservoirs, cours d'eau (fleuves, rivières et ruisseaux), canaux, îles, réseau linéaire de drainage, toponymes, constructions et obstacles associés aux eaux de surface, etc. Les meilleures données fédérales et provinciales sont utilisées pour sa production, laquelle s'effectue conjointement par le fédéral et les partenaires des provinces et territoires intéressés. Le RHN est créé à partir de données existantes à l'échelle de 1/50 000 ou mieux. Les données du RHN présentent un fort potentiel d'analyse, de représentation cartographique et d'affichage et serviront de données de base à plusieurs applications. Les limites des Unités de travail RHN ont été créées à partir des sous-sous-aires de drainage des Relevés hydrologiques du Canada.

Description:La concentration de chlorophylle-a (un indicateur de la biomasse du phytoplancton) a été tirée du MODIS sur le satellite Aqua; les données ont été distribuées par l’Ocean Biology Processing Group de la NASA, puis la valeur moyenne a été calculée en composites climatologiques mensuels. Les données couvrent les années 2003 à 2020; des dossiers ont été créés pour que les résolutions de 1 km et 4 km soient compatibles avec les autres produits satellites.Méthodes : Les données du MPIDO-Aqua sur la chlorophylle-a (Chl-a) ont été acquises auprès du Ocean Biology Processing Group de la NASA; la concentration de Chl-a a été calculée selon la méthode OC3/OCI. Les mois de janvier et décembre ont été exclus de ces ensemble de données, car les données des mois d’hiver aux latitudes plus élevées sont manquantes en raison du faible angle du soleil, qui empêchait l’acquisition. On a calculé la valeur moyenne géométrique mensuelle de tous les pixels pour chaque année, puis la moyenne géométrique et le facteur d’écart-type géométrique de la chlorophylle-a, par mois, à partir de ces images. Ces méthodes de calcul de la moyenne et de l’écart-type ont été choisies en raison de la distribution log-normale de la chlorophylle-a. L’écart-type géométrique est un facteur sans unité, dont la limite inférieure est le rapport de la moyenne géométrique et de l’écart-type géométrique, et la limite supérieure est la multiplication des deux. En plus de la moyenne géométrique et du facteur d’écart-type géométrique, on a calculé le nombre d’occurrences de données valides à chaque pixel sur la période d’observation. Les pixels ayant moins de deux occurrences sur toute la période d’observation ont été retirés de ces cartes et leur valeur définie à NaN dans les fichiers tif. Toutes les trames obtenues ont été recadrées à la zone économique exclusive canadienne, assignées au système de référence des coordonnées géographiques NAD83 (EPSG:4269), et ont des résolutions pixel final d’environ 0,01 degrés et 0.0417 degrés.. La moyenne géométrique mensuelle, le facteur d’écart-type géométrique mensuel et le nombre d’occurrences pour tous les pixels sont fournis.Sources de données :NASA Ocean Biology Processing Group. (2017). MODIS-Aqua Level 2 Ocean Color Data Version R2018.0. NASA Ocean Biology Distributed Active Archive Center. https://doi.org/10.5067/AQUA/MODIS/L2/OC/2018Incertitudes:Les valeurs obtenues par satellite ont été évaluées en fonction de jeux de données mondiaux et de jeux de données d’échantillons dans la région du Pacifique (voir les références). Cependant, des incertitudes sont engendrées lors du calcul groupé de la moyenne des images au fil du temps, car chaque pixel présente un nombre différent d’observations. Des événements de courte durée ou limités dans l’espace peuvent ne pas être pris en compte.

Les entités hydrographiques de la série CanVec regroupent les cours d’eau, les filamentaires d’écoulement, les obstacles hydrographiques (chutes, rapides, etc.), les régions hydriques (lac, cours d’eau, etc.), les neiges et glaces permanentes, les puits d’eau et les sources.Le thème Entités hydrographiques offre des données géospatiales vectorielles de qualité (actuelles, précises et cohérentes) des phénomènes hydrographiques canadiens. Il vise à fournir une description géométrique et un ensemble d'attributs de base sur les éléments hydrographiques qui respectent les normes internationales en géomatique, sans couture (seamless) sur l’ensemble du Canada.La série multiéchelle CanVec est disponible en fichiers téléchargeables prédécoupés et selon un découpage personnalisable par l'utilisateur à l'aide d'un outil d'extraction de données géospatiales.Ressources connexes (Liens Cartes Ouvertes):[Données topographiques du Canada - Série CanVec](https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/8ba2aa2a-7bb9-4448-b4d7-f164409fe056)