Carte du nombre d’individus membres de communautés de langue officielle en situation minoritaire (selon la première langue officielle parlée, réponses ajustées) par région économique. Les réponses multiples étant réparties également entre les répondants. Les données proviennent du recensement du Canada de 2016, échantillon de 100%.

Carte de la proportion d'individus (15 ans et plus) détenant au moins un baccalauréat universitaire au sein des communautés de langue officielle en situation minoritaire. Se réfère au niveau de scolarité des individus ou au plus haut niveau d'éducation qu'une personne a terminé avec succès. Les données utilisées sont basées sur le Recensement du Canada de 2016, échantillon de 25%, l'univers est la population de 15 ans et plus.

Cette carte interactive est un projet de collaboration entre Ressources naturelles Canada et les membres fédéraux, provinciaux et territoriaux de la Commission de toponymie du Canada. La carte illustre un échantillon de près de 500 lieux au Canada portant le nom de femmes d'origines diverses dont on se souvient pour de nombreuses raisons. Chaque point de la carte est classé par thème et contient une brève description de la personne commémorée. Les descriptions révèlent que les informations sur ces femmes et les lieux portant leurs noms varient considérablement ; certaines sont des personnalités connues dont l’histoire est bien documentée, tandis que d'autres sont méconnues.

Des espèces d’arbres dominantes 2015Les données représentant les espèces d’arbres dominantes des forêts de la Colombie-Britannique en 2015 sont fondées sur des données Landsat et leur modélisation, dont les résultats sont cartographiés à une résolution spatiale de 30 m. La carte a été produite par l’algorithme de classification des « forêts aléatoires » appliqué à des variables prédictives calculées à partir de séries chronologiques d’images Landsat, notamment la réflectance de la surface, la couverture terrestre, les perturbations forestières et la structure de la forêt, ainsi qu’à des variables accessoires décrivant la topographie et la position. Les échantillons d’entraînement et de validation ont été tirés de l’Inventaire des ressources végétales (Vegetation Resources Inventory), sélectionnés parmi un ensemble stratifié de polygones présentant des conditions internes homogènes et divergeant peu par rapport aux données de télédétection. Des modèles locaux ont été appliqués à des carrés de 100 km x 100 km et, pour éviter les effets de bordure, tenaient compte des échantillons d’entraînement pour les 5 x 5 carrés voisins. Pour les espèces d’arbres qui occupent 80 % de la superficie forestière, l’exactitude globale s’est chiffrée à 72 %. L’étude montre que les données satellitaires et leur modélisation peuvent servir à produire des cartes complètes et à jour des attributs forestiers à l’échelle des sous peuplements en Colombie Britannique (Canada).Probabilité d’espèce d’arbre 2015Ce produit cartographique présente des données de distribution de probabilité d’appartenance à une classe d’espèce d’arbre en Colombie-Britannique d’après la modélisation de données Landsat donnant des résultats à résolution spatiale de 30 m. Les données représentent la probabilité d’appartenance à une classe d’espèce d’arbre en 2015. La carte a été produite par l’algorithme de classification des « forêts aléatoires » appliqué à des variables prédictives calculées à partir de séries chronologiques d’images Landsat, notamment la réflectance de la surface, la couverture terrestre, les perturbations forestières et la structure de la forêt, ainsi qu’à des variables accessoires décrivant la topographie et la position. Les échantillons d’entraînement et de validation ont été tirés de l’Inventaire des ressources végétales (Vegetation Resources Inventory), sélectionnés parmi un ensemble stratifié de polygones présentant des conditions internes homogènes et divergeant peu par rapport aux données de télédétection. Des modèles locaux ont été appliqués à des carrés de 100 km x 100 km et, pour éviter les effets de bordure, tenaient compte des échantillons d’entraînement pour les 5 x 5 carrés voisins. Pour les espèces d’arbres qui occupent 80 % de la superficie forestière, l’exactitude globale s’est chiffrée à 72 %. Un élément du processus de cartographie a consisté à obtenir les « votes » reçus pour chaque classe par les modèles de « forêts aléatoires ». Les votes sont analogues aux probabilités d’appartenance à une classe et renseignent davantage sur l’incertitude des classes de couverture terrestre à utiliser dans la modélisation. Les probabilités d’appartenance à une classe d’arbre inférieures à 5 % ont été masquées et converties à zéro.Lorsque vous utilisez ces données, veuillez en citer la source comme suit : Shang, C., Coops, N.C., Wulder, M.A., White, J.C., et Hermosilla, T. 2020. Update and spatial extension of strategic forest inventories using time series remote sensing and modeling. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 84, 101956. DOI: 10.1016/j.jag.2019.101956 ( Shang et al. 2020).

Hauteur moyenne de Lorey 2015Hauteur moyenne de Lorey. Hauteur moyenne des arbres pondérée par leur surface terrière (m). Des produits relatifs à la structure des écosystèmes forestiers du Canada ont été créés et rendus accessibles à tous. Les produits partagés sont fondés sur des données scientifiques examinées par des pairs et relient des aspects de la structure de la forêt, notamment : (i) des mesures calculées directement à partir du nuage de points lidar avec des hauteurs normalisées par rapport à la surface du sol (p. ex. densité, hauteur du couvert) et (ii) des attributs d'inventaire modélisés, obtenus selon une approche fondée sur la superficie et produits à partir de données de placettes au sol et de balayage par laser aéroporté (volume, biomasse). Les estimations de la structure forestière ont été générées en combinant l'information provenant des « parcelles lidar » (Wulder et coll., 2012) avec les composites à base de pixels Landsat (White et al. 2014; Hermosilla et al. 2016 ) en utilisant l'imputation selon la méthode du plus proche voisin avec une mesure de distance basée sur les forêts aléatoires. Ces produits ont été créés pour répondre aux besoins d'information de la surveillance stratégique des forêts et ne sont pas destinés à appuyer la gestion opérationnelle des forêts. Tous les produits ont une résolution spatiale de 30 m. Pour une description détaillée des données, des méthodes appliquées et des résultats de l'évaluation de la précision, 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., 2018b. 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. Matasci et al. 2018)

Les glaciers et les masses de glace de la province, dérivés d'images aériennes prises à la fin des années 1980 et au début des années 1990. Veuillez consulter l'ensemble de données [Glaciers] (https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/glaciers) pour connaître l'étendue récente des glaciers en Colombie-Britannique, et [Historical Glaciers] (https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/historical-glaciers) pour une vue historique comparable.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Individus (15 ans et plus) détenant au moins un baccalauréat universitaire au sein des communautés de langue officielle en situation minoritaire. Se réfère au niveau de scolarité des individus ou au plus haut niveau d'éducation qu'une personne a terminé avec succès. Les données utilisées sont basées sur le Recensement du Canada de 2016, échantillon de 25%, l'univers est la population de 15 ans et plus.

Itinéraire des différents circuits d'autobus gérés par la Ville de Rouyn-Noranda

Ce catalogue présente, à une résolution spatiale de 30 m, les indicateurs annuels de la dynamique de la neige pour chaque hiver de 2018-2019 à 2023-2024, pour tout le Canada. Nous rassemblons toutes les images Landsat et Sentinel-2 acquises au-dessus du Canada et déterminons pour chaque pixel observe à la date de collecte, son état: neige (et glace), sans neige (c.-à-d. sol, eau) ou indéterminé (c.-à-d. nuages, ombres). Nous avons conçu un algorithme pour calculer, pour chaque pixel et pour chaque hiver, des indicateurs de couverture nivale : la date de début de la première (et de la plus grande) période de neige [startF, startB], la date de fin de la dernière (et de la plus grande) période de neige [endL, endB], le nombre total de jours avec couverture de neige (ou durant la plus grande période de neige) [lengthT, lengthB], le nombre de périodes de neige (c.-à-d. des intervalles distincts avec plusieurs observations confirmées de neige) [periods], ainsi qu’une classification de l’état (p. ex., neige continue, sans neige) [status]. Nous n’obtenons pas d’observation claire chaque jour en raison des fréquences orbitales des satellites et de la presence de nuages. Cela signifie que les indicateurs temporels sont déterminés par la date médiane entre deux observations claires, l’incertitude étant quantifiée comme la moitié de la durée de l’intervalle (c.-à-d., ± jours) [startF_u, startB_u, endL_u, endB_u, lengthT_u, lengthB_u].

Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des changements projetés des températures maximales(°C) ont été générés à une résolution spatiale de 10 km par rapport à 1951-2100, à partir des résultats de 24 modèles climatiques mondiaux (MCM) de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). L’échelle des températures maximales quotidiennes issues des MCM a été statistiquement réduite par la méthode des analogues avec correction de biais et cartographie des quantiles, version 2 (BCCAQv2). Un ensemble de données historiques interpolées sur les températures maximales pour le Canada (ANUSPLIN) a servi de cible pour la réduction d’échelle. Les changements des températures maximales sont projetés par rapport à la période de référence 1986-2005. Des moyennes annuelles et saisonnières des changements projetés des températures maximales pour la période 1986-2005 sont incluses. Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles à échelle statistiquement réduite de changements projetés des températures maximales sont accessibles pour la période historique 1901-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Des moyennes sur 20 ans des changements projetés des températures maximales moyennes (°C) ont aussi été calculées pour quatre périodes (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 et 2081-2100), par rapport à la période de référence 1986-2005, et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5. Elles sont accessibles en une variété de formats. La médiane des changements projetés sur l’ensemble des modèles climatiques du CMIP5 est incluse. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.