Monuments de contrôle géodésique Mascot pour la Colombie-Britannique. Les monuments de contrôle géodésiques sont un réseau de marqueurs interconnectés dans le sol dont les coordonnées et/ou les élévations sont déterminées avec précision. Ce sont des points fixes sur lesquels on peut référencer spatialement les relevés, la cartographie, l'imagerie aérienne et satellitaire, etc.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Dans le cadre de l’élaboration d’un plan d'échantillonnage uniforme à l’échelle nationale pour le Programme de surveillance de l’aquaculture (PSA), ces données présentent les assemblages de mésozooplancton observés dans neuf sites d’aquaculture conchylicole côtiers répartis dans quatre régions du MPO, avec des échantillons prélevés à différents mois, marées et localisations. Dans la plupart des sites, de forts effets spatiaux ont été observés, tandis que les effets de la marée étaient généralement moins importants dans la structuration des communautés de mésozooplancton. La saisonnalité s’est avérée un facteur essentiel pour concevoir un programme de surveillance efficace. Ce jeu de données représente la première étude côtière canadienne de grande envergure utilisant la technologie d’imagerie pour l’identification taxonomique du plancton.Citer ces données comme: Finnis, S., Guyondet, T., McKindsey, C.W., Arseneau, J., Barrell, J., Duhaime, J., Filgueira, R., Gallardi, D., Gaspard, D., Gibb, O., Goodwin, C., Hua, K., Macdonald, T., Milne, R., Lacoursière-Roussel, A. 2023. Guidance on sampling effort to monitor mesozooplankton communities at Canadian bivalve aquaculture sites using an optical imaging system. Can. Tech. Rep. Fish. Aquat. Sci. 3581: vii + 101 p

Les lignes de classification des unités côtières représentent les lignes cartographiques des zones côtières les plus récentes pour la province de la Colombie-Britannique. Shorezone est un système d'imagerie aérienne, de classification des habitats et de cartographie utilisé pour inventorier les caractéristiques géomorphologiques et biologiques côtières et transversales de la côte. Les caractéristiques de l'habitat sont interprétées à partir d'images aériennes obliques acquises lors des marées les plus basses de l'année.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Ce jeu de données a été élaboré pour documenter les opérations de collecte d’images sous-marines dans l’aire marine protégée (AMP) du Banc-des-Américains. L’objectif est de fournir un inventaire complet des métadonnées associées aux campagnes d’imagerie qui ont permis d’effectuer une caractérisation de base du secteur et servent maintenant au suivi écologique des habitats benthiques de l’AMP.Les métadonnées ont été acquises lors de missions d’imagerie menées depuis 2012, selon trois méthodes principales : caméras déposées sur la crête, caméras stéréoscopiques déposées avec appât sur la crête et les plaines, et caméras tractées sur les plaines. Pour chaque opération, sont partagés le type d’engin utilisé, la méthode d’échantillonnage, la date, les coordonnées géographiques et la profondeur du site d’acquisition.Le jeu de données rendu disponible contient seulement les informations descriptives relatives aux acquisitions d’images : identifiant du fichier, localisation, méthode employée, profondeur et paramètres techniques de prise de vue. Il ne comprend ni les fichiers d’images, ni le contenu visuel, ni les résultats des analyses d’images.Un contrôle qualité systématique est appliqué sur la complétude et la cohérence des métadonnées : standardisation des formats de champs, validation des coordonnées GPS, vérification des dates et des profondeurs enregistrées. Des instructions claires encadrent la saisie des métadonnées afin d’en assurer la fiabilité pour les besoins de gestion et de suivi scientifique.

Les polygones de classification des unités côtières représentent les zones les plus récentes de la cartographie des zones côtières pour la province de la Colombie-Britannique. Shorezone est un système d'imagerie aérienne, de classification des habitats et de cartographie utilisé pour inventorier les caractéristiques géomorphologiques et biologiques côtières et transversales de la côte. Les caractéristiques de l'habitat sont interprétées à partir d'images aériennes obliques acquises lors des marées les plus basses de l'année. Le projet de cartographie a d'abord été conçu comme un outil d'intervention en cas de déversement d'hydrocarbures pour la Colombie-Britannique. Aujourd'hui, ShoreZone s'étend de l'Oregon à l'Alaska et a de nombreuses autres utilisations, notamment des études écologiques, la planification de la conservation marine, les inondations côtières et les évaluations de la vulnérabilité, ainsi que l'éducation communautaire.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Levés de profil sismique vertical (PSV) effectués par la Commission géologique du Canada pour la recherche sur les techniques d'imagerie sismique de fond pour l'exploration minérale.

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

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.

Cet ensemble de données accompagne l’article accessible à tous intitulé « Improving satellite chlorophyll-a retrieval in the turbid waters of the Bay of Fundy, Canada », publié dans Estuaries and Coasts (https://doi.org/10.1007/s12237-024-01334-x). Une description complète des méthodes est fournie dans l’article. En bref, nous avons traité les données satellitaires quotidiennes du MODIS (spectroradiomètre imageur à résolution moyenne) du satellite Aqua de 2003 à 2021 à une résolution de 300 m afin de comprendre et de quantifier les tendances spatiales et temporelles de la concentration de chlorophylle a (chl a, une mesure de la biomasse du phytoplancton), et la concentration de matières particulaires en suspension (MPS) dans les eaux de surface de la baie de Fundy. Cet ensemble de données fournit la climatologie annuelle et saisonnière médiane de la chl a (mg m-3) et des MPS (g m-3) de 2003 à 2021 en sous forme de couches GeoTIFF. Les saisons sont définies comme suit : hiver (janvier à mars), printemps (avril à juin), été (juillet à septembre) et automne (octobre à décembre). La chl a a été calculée avec l’algorithme OCX-SPMCor et MPS a été calculé avec l’algorithme de Nechad et al. 2010.Citer ces données comme suit: Wilson, K., Hilborn, A., Clay, S., Devred, E. Données de: Concentrations de chlorophylle a de surface et de matières particulaires en suspension obtenues par satellite dans la baie de Fundy de 2003 à 2021: Date de publication: Février 2024. Secteur des sciences des écosystèmes et des océans, Pêches et Océans Canada, Dartmouth (Nouvelle-Écosse). https://open.canada.ca/data/fr/dataset/272f5cf1-52bb-416b-b92a-8bc9384fc24d

L’aquaculture des bivalves a des effets directs et indirects sur les communautés planctoniques, qui sont très sensibles aux changements climatiques à court terme (saisonniers et interannuels) et à long terme, bien que la façon dont ces dynamiques modifient les interactions entre l’aquaculture et l’écosystème soit mal comprise. Ici, nous étudions les tendances saisonnières de l’abondance du plancton et de la structure de la communauté couvrant plusieurs fractions de taille allant de 0,2 µm à 5 mm, dans une échancrure d’aquaculture profonde dans le nord-est de Terre-Neuve, au Canada. À l’aide de la cytométrie en flux et de l’imagerie FlowCam, nous avons observé une relation saisonnière claire entre les tailles de fractions découlant de la stratification des colonnes d’eau (apport d’eau douce, disponibilité des nutriments, disponibilité de la lumière et température de l’eau). L’abondance du plancton a diminué proportionnellement à l’augmentation de la fraction de taille, ce qui correspond à la théorie des spectres de taille. Dans la baie, on a observé une plus grande abondance de mésozooplancton et une plus grande abondance relative de copépodes à proximité de la concession aquacole. Aucun effet spatial important n’a été observé pour la composition du phytoplancton. Bien que l’on ait observé d’août à octobre des pentes spectrales de composition et de taille du plancton statistiquement semblables (c.-à-d. l’efficacité de la chaîne alimentaire) et que l’on puisse utiliser ces données pour comparer la variabilité interannuelle de la composition du plancton, l’échantillonnage sur de plus longues périodes pourrait permettre de saisir les changements phénologiques à long terme de l’abondance et de la composition du plancton liés à divers processus, y compris les changements climatiques. Les conclusions fournissent une orientation sur l’échantillonnage optimal aux fins de la surveillance et de l’évaluation des séquences des effets de l’aquaculture.Citer ces données comme: Sharpe H, Lacoursière-Roussel A, Gallardi D (2024). Ecological insight of seasonal plankton succession to monitor shellfish aquaculture ecosystem interactions. Version 3.2. Fisheries and Oceans Canada. Sampling event dataset. https://doi.org/10.25607/2ujdvh