Cette caractéristique décrit les perturbations de la santé des forêts, y compris les agents abiotiques et biotiques de la santé des forêts au Yukon à une échelle de 1:100 000. Il s'agit d'une enquête d'ensemble sur la santé des forêts au niveau de la gestion (par opposition à une enquête au niveau opérationnel), ce qui signifie que l'analyse et la cartographie sont plus efficaces à une échelle de 1/100 000 et pas plus. Cette étude d'ensemble de la santé des forêts a été réalisée en plusieurs étapes : 1) En commençant par cartographier le type et la gravité des perturbations depuis les airs à l'aide d'aéronefs à voilure fixe, puis en cartographiant des cartes papier à l'échelle 1:100 000 ; 2) Transférer les données sur un Mylar propre pour les scanner et les numériser ; et 3) Numériser et remplir les données dans une base de données spatiale SIG.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)

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).

Périmètres des feux de forêt pour la saison des feux de forêt en cours, y compris les feux actifs et inactifs, fournis par diverses sources. Les données sont actualisées à partir des systèmes opérationnels toutes les 15 minutes. Ces périmètres sont transférés aux polygones historiques d'incendie le 1er avril de chaque année. Les données relatives aux feux de forêt peuvent ne pas refléter la situation d'incendie la plus récente et ne doivent donc être utilisées qu'à des fins de référence. Les données sur les feux de forêt sont actualisées dans la mesure du possible et la fréquence de mise à jour individuelle des feux peut varier. Les informations sont destinées à des fins générales uniquement et ne doivent pas être considérées comme exactes car les incendies sont dynamiques et les circonstances peuvent changer rapidement.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

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). **

Points de localisation des feux de forêt pour la saison des feux de forêt en cours. Cela inclut les feux actifs et inactifs. Les données proviennent de différentes sources et sont mises à jour par les systèmes opérationnels toutes les 15 minutes. Ces points sont transférés aux points d'incendie historiques le 1er avril de chaque année. Les données sur les feux de forêt peuvent ne pas refléter la situation d'incendie la plus récente et ne doivent donc être utilisées qu'à des fins de référence. Les données sur les feux de forêt sont actualisées dans la mesure du possible et la fréquence de mise à jour individuelle des feux peut varier. Les informations sont destinées à des fins générales uniquement et ne doivent pas être considérées comme exactes car les incendies sont dynamiques et les circonstances peuvent changer rapidement.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Les perturbations forestières cartographiées principalement par le relevé aérien provincial annuel sont enregistrées sous forme de polygones ou de points (données ponctuelles). Cet ensemble de données représente les données ponctuelles (ponctuelles). Chaque endroit est étiqueté en fonction de l'année de l'enquête, du facteur de santé de la forêt (agent perturbateur), de la classe de gravité, de la superficie, du nombre d'arbres estimé dans l'endroit et de l'hôte. Les normes relatives aux données des relevés aériens sont fournies sur le Web à l'adresse https://www2.gov.bc.ca/gov/content/industry/forestry/managing-our-forest-resources/forest-health/aerial-overview-surveys/methods.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Une région touchée par le feu représente le périmètre extérieur cartographié d’un incendie de forêt. La cartographie découle de diverses sources, comme les points GPS et les cartes papier numérisées. Avant 1998, seuls les incendies de plus de 200 hectares étaient cartographiés. Depuis 1998, les incendies de plus de 40 hectares ont été cartographiés. S’il existe une cartographie adéquate pour les incendies de moins de 40 hectares, ceux-ci seront inclus dans cette catégorie de données. La [carte d’information sur les feux de forêt](https://www.lioapplications.lrc.gov.on.ca/ForestFireInformationMap/index.html?viewer=FFIM.FFIM) indique les incendies actifs, les dangers d’incendie actuels et les zones de restriction de faire du feu en raison d’un danger d’incendie élevé.** 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) **

Un evenement a l'origine de dommages forestiers abiotiques est un evenement non biologique -- tel que le vent ou une tempete de verglas -- qui a endommage des parties d'une terre forestiere. Les renseignements sur les evenements a l'origine de dommages forestiers abiotiques servent principalement a : * produire des cartes sommaires pour ces evenements a une echelle globale ou provinciale; * examiner l'ampleur des dommages causes afin de prevenir les feux de foret; * estimer la perte volumique brute de bois d'oeuvre causee par ces evenements. Ce produit necessite l'utilisation de logiciels du SIG. *[SIG]: système d’information géographique** 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) **

Suivi haute résolution des changements forestiers au Canada (Binaire Changement/Aucun Changement) 1985-2011Les 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. Les informations recueillies représentent 27 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 2011 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).

Suivi haute résolution des changements forestiers au Canada (Type de Changement) 1985-2011Les 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. Les informations recueillies représentent 27 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 2011 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).