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Couverture terrestre de la base d'imagerie
IBL - Imagerie, fonds de carte et fonds de carte de couverture du sol (ImageryBaseMapsEarthCover). Par exemple, des ressources décrivant la couverture du sol, des cartes topographiques et des images classées et non classées** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Imagerie satellite à moyenne résolution du Yukon
Yukon moyendes images satellites à résolution élevée sont distribuées par le gouvernement du Yukonréférentiel d'images. Il s'agit d'un service dynamique contenant des images satellites poursites au Yukon, au Canada.Ces données se trouvent dansProjection à aire égale de Yukon Albers. Il peut être consulté et interrogé dansApplication GeoYukon : [https://mapservices.gov.yk.ca/GeoYukon](https://mapservices.gov.yk.ca/GeoYukon).Pour plus d'informationscontactez [geomatics.help@yukon.ca] (mailto : geomatics.help@yukon.ca).
Imagerie satellite à haute résolution Footprints Yukon
Empreintes de toutes les images du service d'imagerie par satellite à haute résolution du gouvernement du Yukon.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)
Imagerie satellite à haute résolution du Yukon
Yukon Highdes images satellites à résolution élevée sont distribuées par le gouvernement du Yukonréférentiel d'images. Il s'agit d'un service dynamique contenant des images satellites poursites au Yukon, au Canada.Ces données sont hébergéesdans la projection à aire égale de Yukon Albers. Il peut être consulté et interrogé dans leApplication GeoYukon : [https://mapservices.gov.yk.ca/GeoYukon](https://mapservices.gov.yk.ca/GeoYukon).Pour plus d'informationscontactez geomatics.help@yukon.ca.
Marqueurs de distance sur les autoroutes de la Nouvelle-Écosse
Ensemble de données à l'échelle de la province sur les marqueurs de distance autoroutière sur les autoroutes de la série 100.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **
Occurrence et pourcentage de la couverture du tunicier colonial envahissant Didemnum vexillum d’après des images vidéo de transects par caméra flottante près du fond marin et d’images numériques fixes à haute résolution dans l’ouest de la baie de Fundy
Financé dans le cadre du Programme des objectifs de conservation marine, ce relevé benthique par imagerie optique documente l’occurrence et le pourcentage estimé de la couverture du tunicier colonial envahissant Didemnum vexillum dans sept transects par caméra flottante dans la zone d’importance écologique et biologique (ZIEB) de Head Harbour, West Isles et Les Passages (~113 km2), dans l’ouest de la baie de Fundy, au Nouveau-Brunswick, au Canada. On a obtenu les données sur l’occurrence au moyen d’images fixes à haute résolution (n=386) prises périodiquement tout au long de chaque transect, et de vidéos à haute définition continues et simultanées. On a divisé les vidéos en segments de 20 secondes (nous indiquons l’emplacement du début et de la fin de chaque segment dans un transect) et lorsque D. vexillum était présent dans un segment vidéo, on a classé la fréquence d’occurrence comme commune (couverture continue/bancs tout au long du segment vidéo), occasionnelle (colonies individuelles de différentes tailles observées >5 fois tout au long du segment vidéo) ou rare (petites colonies isolées observées ≤5 fois tout au long du segment vidéo). Un segment vidéo était considéré comme inutilisable et retiré de l’ensemble de données s’il y avait trop de turbidité ou si la caméra était trop éloignée du fond pour permettre une imagerie fiable du fond marin. Pour les images fixes, si l’on observait le D. vexillum dans une image, le pourcentage de couverture était catégorisé comme >50 %, 26-50 %, 6-25 %, ou ≤5 % du champ de vision de l’image. On a calculé la distance parcourue et la distance entre les images fixes (m) à l’aide d’outils ArcGIS. On a estimé le champ de vision en mesurant la longueur et la largeur d’un sous-ensemble d’images fixes et d’image vidéo dans ImageJ2, en utilisant des lasers de 10 m pour montrer l’échelle. On a normalisé le champ de vision pour chaque altitude rapportée, et on a estimé la surface échantillonnée (m2) le long d’un transect vidéo continu en multipliant le champ de vision moyen par la distance parcourue dans ce segment. On a observé le D. vexillum dans 44 % de la zone échantillonnée à des profondeurs de 34 m à 118 m, soit à des profondeurs plus grandes que celles rapportées (~80 m) dans les rapports précédents.Citer ces données comme: Teed LL, Goodwin C, Lawton P, Lacoursière-Roussel A, Dinning KM (2024) Multiple perspectives on the emergence of the invasive colonial tunicate Didemnum vexillum Kott, 2002 in the western Bay of Fundy, Atlantic Canada. BioInvasions Records 13(3): 713–738, https://doi.org/10.3391/bir.2024.13.3.12
Cartographie de la densité des navires à partir des données du Système d’identification automatique (SIA) de 2013 dans l'Atlantique Nord-Ouest
Le système d’identification automatique (SIA) est un système mondial de suivi des navires par moyen satellite et terrestre qui utilise de l’équipement embarqué pour suivre à distance l’identification des navires et les informations de position. Il est généralement requis sur des navires de plus de 300 tonnes lors d’un voyage international, ou un navire de 500 tonnes n’effectuant pas de voyage international, ainsi que les navires passagers de toutes tailles. Les technologies de suivi SIA sont principalement utilisées pour soutenir la connaissance du domaine maritime en temps réel et pour la sécurité maritime, ainsi que la sécurité de la vie en mer. Ce rapport décrit une analyse du système d’information géographique (SIG) des données SIA de 2019 pour produire des cartes de densité de navires annuelles et mensuelles pour toutes les classes de navires combinées et des cartes de densité annuelle pour chaque classe de navires. L’année 2019 a été choisie pour représenter les densités de navigation dans une représentation avant la pandémie COVID 19 du secteur de transport maritime dans l’Atlantique nord-ouest. Les applications cartographiques de densité des navires peuvent être utilisées dans l’analyse spatiale et à soutenir les décisions concernant la planification spatiale marine.En 2023, le processus a été appliqué aux années 2013 à 2022 et a été rendu disponible en utilisant les mêmes processus que ceux appliqués aux ensembles de données originaux de 2019.
Fraction de couverture végétale mensuelle au Canada à partir d'images satellites à moyenne résolution
La fraction de couverture végétale (FCOVER) correspond à la quantité de surface du sol qui est couverte par la végétation, y compris le sous-étage, lorsqu'elle est vue verticalement (depuis le nadir). La fraction de couverture végétale est un indicateur de l'étendue spatiale de la végétation indépendamment de la classe de couverture terrestre. Il s'agit d'une grandeur sans dimension qui varie de 0 à 1 et, en tant que propriété intrinsèque de la canopée, ne dépend pas des conditions d'observation par satellite. Ce produit est constitué d'une couverture à l'échelle nationale (Canada) de cartes mensuelles de l'indicateur FCOVER pendant une saison de croissance (mai-juin-juillet-août-septembre) à une résolution de 20 m.Références :L. Brown, R. Fernandes, N. Djamai, C. Meier, N. Gobron, H. Morris, C. Canisius, G. Bai, C. Lerebourg, C. Lanconelli, M. Clerici, J. Dash. Validation of baseline and modified Sentinel-2 Level 2 Prototype Processor leaf area index retrievals over the United States IISPRS J. Photogramm. Remote Sens., 175 (2021), pp. 71-87, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.02.020. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271621000617Richard Fernandes, Luke Brown, Francis Canisius, Jadu Dash, Liming He, Gang Hong, Lucy Huang, Nhu Quynh Le, Camryn MacDougall, Courtney Meier, Patrick Osei Darko, Hemit Shah, Lynsay Spafford, Lixin Sun, 2023.Validation of Simplified Level 2 Prototype Processor Sentinel-2 fraction of canopy cover, fraction of absorbed photosynthetically active radiation and leaf area index products over North American forests,Remote Sensing of Environment, Volume 293, https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113600.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425723001517
Vue spatiale des dates d'acquisition du catalogue d'images Landsat (SII)
Polygones contenant la date de capture des images Landsat utilisées pour créer la première version de la cartographie thématique de référence v1 (BTM1). Cette vue spatiale n'a de sens qu'en conjonction avec les images satellites ou les données BTM dérivées des images satellites. Les images ont été prises de 1990 à 1997** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **
Images vidéo de transects par caméra flottante près du fond marin et images numériques fixes à haute résolution provenant d’un relevé effectué sur deux ans à l’appui de la surveillance de la zone de protection marine du banc de Sainte-Anne, dans le Canada atlantique
Financé dans le cadre du Programme des objectifs de conservation marine, ce relevé benthique par imagerie optique mené sur deux ans a permis de capturer 41 transects par caméra flottante dans la zone de protection marine (ZPM) du banc de Sainte-Anne (4 364 km2) et 4 transects côtiers à l’ouest de la ZPM, dans le Canada atlantique, du 15 au 23 août 2023 et du 8 au 17 août 2024. Des images fixes à haute résolution (n=3 605) ont été prises périodiquement tout au long de chaque transect, tandis que des vidéos continues en haute définition orientées vers le bas et vers l’avant (environ 20 heures de chaque orientation) ont été recueillies simultanément, ainsi que plus de 14 heures de vidéo Go-Pro orientée vers l’avant (seulement en 2024). Les emplacements des transects et des images ont été recueillis au moyen d’un système de géolocalisation acoustique (Kongsberg) acquis en 2024; la première année du relevé reposait sur la position du navire. On a calculé la distance parcourue et la distance entre les images fixes (m) à l’aide d’outils ArcGIS. On a estimé le champ de vision en mesurant la longueur et la largeur d’un sous-ensemble d’images fixes de la première année du relevé (n=500) dans ImageJ2, en utilisant des lasers de 10 m pour montrer l’échelle. On a normalisé le champ de vision pour chaque altitude rapportée. Les transects mesuraient de 319 m à 2,8 km de long (~47 km au total), recueillant des images pendant 12 minutes à un peu plus d’une heure à la fois, à des profondeurs allant de 17 à 144 m sous le zéro des cartes. Les emplacements des transects ont été choisis en fonction de caractéristiques bathymétriques et de benthoscapes uniques, ainsi que des zones ayant déjà fait l’objet d’un relevé entre 2009 et 2015.Citer ces données comme: Lawton P, Teed L. Images fixes numériques à haute résolution et imagerie vidéo des transects de dérive près du fond marin provenant d’un relevé effectué en 2024 à l’appui de la surveillance de la zone de protection marine du banc de Sainte-Anne, au Canada atlantique. Publié en Janvier 2025. Division de la science des écosystèmes côtiers, Pêches et Océans Canada, St. Andrews, (N-B).
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