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Limites de l'écozone du Manitoba pour le Rapport quinquennal sur l'état de la foresterie 2016-2021
Limites de l'écozone du Manitoba pour le Rapport quinquennal sur l'état de la foresterie 2016-2021.Limites de l'écozone du Manitoba pour le Rapport quinquennal sur l'état de la foresterie 2016-2021. Cet ensemble de données est utilisé dans le manuel Insights de la carte récit du Rapport quinquennal sur l'état de la foresterie du Manitoba, 2016-2021.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Limites des sections forestières du Manitoba pour le Rapport quinquennal sur l'état de la foresterie 2016-2021
Limites des sections forestières du Manitoba pour le Rapport quinquennal sur l'état de la foresterie 2016-2021.Limites des sections forestières du Manitoba pour le Rapport quinquennal sur l'état de la foresterie 2016-2021. Cet ensemble de données est utilisé dans le manuel Insights de la carte récit du Rapport quinquennal sur l'état de la foresterie du Manitoba, 2016-2021.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Statistiques de l'inventaire des forêts de la zone verte et blanche du Manitoba pour le Rapport quinquennal sur l'état de la foresterie 2016-2021
Statistiques de l'inventaire des forêts des zones verte et blanche du Manitoba pour le Rapport quinquennal sur l'état de la foresterie 2016-2021.Statistiques de l'inventaire des forêts des zones verte et blanche du Manitoba pour le Rapport quinquennal sur l'état de la foresterie 2016-2021. Cet ensemble de données est utilisé dans le manuel Insights de la carte récit du Rapport quinquennal sur l'état de la foresterie du Manitoba, 2016-2021.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Taille et variation de 2001 à 2016 de la population des collectivités tributaires du secteur forestier en 2016
Ce produit fournit les chiffres de population pour 2001 et 2016 pour les 105 subdivisions de recensement (SDR) pour lesquelles le secteur forestier constitue une principale source de revenu, ce que Ressources naturelles Canada définit comme 20 % ou plus du total des revenus de la SDR à l’exclusion des transferts gouvernementaux. Ces fichiers ont été produits par Statistique Canada, Division de la statistique de l’environnement, de l’énergie et des transports, 2018. Totalisation spéciale provenant des recensements de la population de 2001 et 2016; Ressources naturelles Canada, Service canadien des forêts, Division de l’analyse économique; l’Inventaire forestier national de Canada. 2016. Grouped kNN Map layers (Couches cartographiques groupées créées au moyen de la méthode du plus proche voisin [kNN]), http://tree.pfc.forestry.ca (site consulté le 7 avril 2017).Les données du Recensement de la population de 2016 ont été utilisées pour définir les 105 subdivisions de recensement. Il convient de noter que les limites des SDR peuvent changer d’un recensement à l’autre. Des ajustements ont été effectués pour rendre compte des changements aux limites des SDR entre les périodes de recensement.Certaines données ont été supprimées pour des raisons liées à la qualité des données ou afin de respecter les exigences liées à la confidentialité décrites dans la Loi sur la statistique. Les données sur le revenu étaient disponibles pour 3 675 des 5 162 SDR. Par conséquent, il est probable que cette analyse sous-estime le nombre total de collectivités pour lesquelles le secteur forestier constituait un important moteur économique. Il convient de souligner qu’une baisse du pourcentage des revenus provenant du secteur forestier pourrait être attribuable à une baisse des revenus provenant du secteur forestier, ou d’une hausse des revenus provenant d’autres sources. La période de référence pour les données sur le revenu du Recensement de la population est l’année civile qui précède le recensement. Le secteur forestier comprend les codes suivants du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord : 113 — Foresterie et exploitation forestière; 1153 — Activités de soutien à la foresterie; 321 — Fabrication de produits en bois et 322 — Fabrication du papier.
La taille de la forêt de Lorey(2022)
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. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. 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).
VRI - 2024 - Couche composite de végétation forestière de rang 1 (R1)
Ensemble de données d'inventaire géospatial des forêts mis à jour en fonction des épuisements, tels que la récolte, et projeté chaque année pour la croissance. Les exemples d'attributs de cet ensemble de données incluent : l'âge, l'espèce, le volume, la taille. Les ensembles de données spatiales de l'Inventaire des ressources végétales (VRI) décrivent à la fois où se trouve une ressource végétale (volume de bois, espèces d'arbres) et quelle part d'une ressource donnée se trouve dans une unité d'inventaire. Citation suggérée : Direction de l'analyse et de l'inventaire des forêts (2024). VRI - 2024 - Couche composite de végétation forestière de rang 1 (R1). Catalogue de données de la Colombie-Britannique. https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/2ebb35d8-c82f-4a17-9c96-612ac3532d55** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **
Milieux boisés RCI
Milieux boisés d'intérêt et écosystèmes ou habitats particuliers visés par le Règlement de contrôle intérimaire (RCI) Plan nature modifié par le règlement 1274-2.Attributs :MB_ID - Identifiant du milieu boiséECOHABPARTICULIER - Présence d'un écosystème ou habitat particulier (Oui/Non)INFORCI - Information supplémentaire sur le Règlement de contrôle intérimaire
Unités de gestion forestière
La foret de la Couronne de l'Ontario est divisee en zones geographiques de planification appelees unites de gestion forestiere. La plupart de ces unites sont gerees par des entreprises forestieres en vertu d'un permis d'amenagement forestier durable. Les unites de gestion forestiere sont identifiees par un nom officiel (p. ex., foret Black Spruce) et un code numerique unique. Avant que toute activite forestiere puisse etre exercee au sein d'une unite de gestion forestiere, cette derniere doit faire l'objet d'un plan de gestion forestiere approuve. 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) **
Répartition de la population active pour les secteurs des ressources naturelles au Canada
Les cartes de répartition de la population active sont dérivées de la géodatabase CanEcumene 2.0 à l'aide de tabulations personnalisées de données sur la population active basées sur le recensement. Ces cartes ont été calculées pour chacun des cinq principaux secteurs de ressources naturelles au Canada : la foresterie, les pêches, l'agriculture, les minéraux, et le pétrole et le charbon. La mesure utilisée est la population active de chaque secteur en proportion des secteurs producteurs de biens de l'économie. Les proportions de la population active ont d'abord été calculées au niveau de chaque communauté, puis interpolées au niveau régional à l'aide du SIG (voir Eddy et. al. 2020 pour plus de détails). Ces cartes montrent en fait la forte importance des secteurs des ressources naturelles du Canada dans diverses régions du pays. Plus le ton de la carte est foncé, plus le degré de dépendance d'une région vis-à-vis d'un secteur donné est élevé pour sa survie économique.
SCANFI: Base de données spatialisées de l'inventaire forestier national canadien
**Attention: Il existe une version plus récente de ce produit (SCANFI v2)**Pour plus d'information sur SCANFI v2, voir: https://doi.org/10.23687/07653869-f303-46c2-a04e-9ab479b73cbfCette 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)
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