En 2024, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a répété le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires pour toutes les provinces du Canada ainsi que le territoire du Yukon, afin de soutenir la réalisation d'un inventaire national des cultures. Cette année aussi, nous avons produit une carte des régions agricoles du territoire du Yukon. Une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide d'images satellitaires optiques (Landsat-8, Landsat-9, Sentinel-2) et radar (MCR) avec une résolution spatiale finale de 30 m. En même temps que les acquisitions par satellite, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d'assurance-récolte provinciales (Alberta, Saskatchewan, Manitoba et Québec); tandis que des observations ponctuelles provenaient du Ministère d'Environnement, Eau et Changement climatique de l'Île-du-Prince-Édouard; Ministère de l'Agriculture, de l'Alimentation et des Affaires rurales de l'Ontario; Université de Guelph - campus de Ridgetown; Ministère de l'Agriculture de Colombie-Britannique; l'acquisition de données a aussi été supportée par les centres régionaux de recherches et développement d'AAC à Saint-Jean de Terre-Neuve, Kentville, Fredericton, Guelph, Summerland, et Whitehorse. Nouveau cette saison, les polygones d'estimation du périmètre des incendies de Forêt du Service Canadien des Forêts de Ressources Naturelles Canada ont été utilisés pour cartographier les zones brûlées de la couverture terrestre (classe – 60).

Cette publication de données contient un ensemble de fichiers dans lesquels les feux et les coupes au travers du Canada de 1984 à 2015 sont identifiés au niveau des pixels individuels de 30 m sur la grille Landsat. Les détails sur la création de ce produit sont disponibles dans Guindon et al (2018). La détection des changements est basée sur les mosaïques Landsat corrigées par la réflectance (juillet et août) de 1984 à 2015 et développées à partir des produits de réflectance pour des scènes individuelles de la USGS (Masek et al, 2006; Vermote et al, 2006). En bref, la méthode de détection des changements utilise une signature temporelle de six ans centrée sur l'année de la perturbation pour identifier le feu, les coupes et le non-changement. Les signatures temporelles proviennent de perturbations visuellement interprétées ou de polygones sans changement et sont utilisées pour adapter un modèle d'arbre de décision. La méthode détecte environ 91% des superficies coupées et 85% des superficies brûlées dans les forêts du Canada pendant la période d'étude, mais surestime les zones perturbées des deux premières et des deux dernières années de la série chronologique 1985 à 2015 en raison de l'absence de données pré-perturbation et post-perturbation, qui sont nécessaires au modèle de détection et d'attribution. Les résultats pour ces quatre années devraient donc être utilisés avec prudence. Comme dans Guindon et al (2014), la méthode a été conçue pour minimiser les erreurs de commission et a un taux de réussite d'attribution d'environ 98%. Le taux de réussite de l'attribution de l'année de perturbation est d'environ 69% pour l'année exacte et d'environ 99% lorsque les détections valides faites l'année suivante sont aussi considérées. Ainsi par exemple, un feu qui a eu lieu au printemps 2004 (avant juillet et août), sera capturé et attribué à l’année 2004, lorsque des images sont bien sûr disponibles pour ce territoire. Par contre un feu à l’automne 2004, sera capturé et attribué à l’année 2005. Cette fenêtre de correspondance de deux ans découle en grande partie de l'utilisation des images de mi-été pour la création de la mosaïque, ce qui donne des années différentes pour les événements de printemps et d'automne. De plus , la présence de nuages et d’ombres et disponibilité d’images, qui causent 10% de données manquantes dans les mosaïques annuelles, sera aussi responsable d’une partie de ces délais de détection. Les données sont destinées à des analyses de niveau stratégique car elles fournissent des informations uniformes et régulières sur les feux de forêts et les récoltes au travers des provinces et territoires du Canada. Comme aucune attention n'a été accordée à d'autres perturbations mineures telles que l'exploitation minière, la construction de routes ou les inondations, le produit ne doit pas être utilisé pour leur identification. Enfin, des jeux de calibration ont été développés pour seulement trois principaux ravageurs de la forêt (le charançon du pin ponderosa, la tordeuse de l'épinette de l'Est et la livrée des forêts) et ont été inclus dans la classe «sans changement», afin de minimiser les erreurs de commission lors de la détection et l’identification des feux et des coupes. Les ravageurs moins fréquents pour lesquels les ensembles de données de validation sont difficiles à développer n'ont pas été pris en considération et, par conséquent, pourraient dans de rares cas générer de faux incendies. Considérant que les endroits ayant subis deux ou trois perturbations sont peu fréquents (respectivement 3.3% et moins de 1%), seules les perturbations les plus récentes sont diffusées dans le produit final, allant de 2015 à 1984, les perturbations les plus récentes étant superposées aux anciennes pour ces rares cas. ## Citation pour ce jeu de données: Guindon, L., P. Villemaire, R. St-Amant, P.Y. Bernier, A. Beaudoin, F. Caron, M. Bonucelli and H. Dorion. 2017. Canada Landsat Disturbance (CanLaD): a Canada-wide Landsat-based 30-m resolution product of fire and harvest detection and attribution since 1984. https://doi.org/10.23687/add1346b-f632-4eb9-a83d-a662b38655ad ## Citation de l'article scientifique: La création, la validation et les limites du produit CanLaD sont décrites dans le fichier « Supplementary Information » associé à l’article suivant: Guindon, L.; Bernier, P.Y.; Gauthier, S.; Stinson, G.; Villemaire, P.; Beaudoin, A. 2018. Missing forest cover gains in boreal forests explained. Ecosphere, 9 (1) Article e02094. doi:10.1002/ecs2.2094. ## Références citées: Masek, J.G., Vermote, E.F., Saleous N.E., Wolfe, R., Hall, F.G., Huemmrich, K.F., Gao, F., Kutler, J., and Lim, T-K. (2006). A Landsat surface reflectance dataset for North America, 1990–2000. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 3(1):68-72. http://dx.doi.org/10.1109/LGRS.2005.857030. Vermote, E., Justice, C., Claverie, M., & Franch, B. (2016). Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product. Remote Sensing of Environment. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2016.04.008.

En 2013, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a répété le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires pour l'ensemble du Canada, afin de soutenir la réalisation d’un inventaire national des cultures. Une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide d'images satellitaires optiques (Landsat-8) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 30 m. En même temps que les acquisitions par satellite, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d’assurance-récolte provinciales, tandis que des observations ponctuelles provenaient de nos collègues d'AAC des régions.

En 2014, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a répété le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires pour l'ensemble du Canada, afin de soutenir la réalisation d’un inventaire national des cultures. Une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide d'images satellitaires optiques (Landsat-8) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 30m. En même temps que les acquisitions par satellites, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d’assurance-récolte provinciales, par le Ministère de l’Agriculture de la Colombie Britannique et par le personnel d’AAC en régions.

En 2015, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a répété le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires pour l'ensemble du Canada, afin de soutenir la réalisation d’un inventaire national des cultures. Une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide d'images satellitaires optiques (Landsat-8) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 30m. En même temps que les acquisitions par satellites, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d’assurance-récolte provinciales, par le Ministère de l’Agriculture de la Colombie Britannique et par le personnel d’AAC en régions.

En 2017, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a répété le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires pour l'ensemble du Canada, afin de soutenir la réalisation d’un inventaire national des cultures. Une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide d'images satellitaires optiques (Landsat-8, Sentinel-2, Gaofen-1) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 30 m. En même temps que les acquisitions par satellite, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d’assurance-récolte provinciales (Alberta, Saskatchewan, Manitoba et Québec), tandis que des observations ponctuelles provenaient du Ministère de l’Agriculture de la Colombie-Britannique et du Ministère de l’Agriculture, de l’Alimentation et des Affaires rurales de l’Ontario. L’acquisition de données a aussi été supportée par les centres régionaux de recherches et développement d’AAC à Saint-Jean de Terre-Neuve, Kentville, Charlottetown, Fredericton, Guelph et Summerland.

En 2010, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a poursuivi le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires. Portant principalement sur les provinces des Prairies, une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide de l'imagerie satellite optique (AWiFS, Landsat-5, DMC) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 56 m. Des méthodes ont également été mises au point pour améliorer la classification optique à l'aide de l'imagerie RADARSAT-2, en vue de résoudre des problèmes liés à la couverture nuageuse. En même temps que les acquisitions par satellite, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d’assurance-récolte provinciales, tandis que des observations ponctuelles provenaient de nos collègues d'AAC des régions. Le processus global pour la réalisation de la Carte de l'inventaire des cultures comprend les étapes suivantes : acquisition de données par satellite; acquisition de données sur le terrain en vue du processus d'entraînement à la classification et de l'évaluation de l'exactitude; mise en œuvre opérationnelle de la méthode de classification.

En 2016, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a répété le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires pour l'ensemble du Canada, afin de soutenir la réalisation d’un inventaire national des cultures. Une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide d'images satellitaires optiques (Landsat-8, Sentinel-2, Gaofen-1) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 30 m. En même temps que les acquisitions par satellite, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d’assurance-récolte provinciales (Alberta, Saskatchewan, Manitoba et Québec), tandis que des observations ponctuelles provenaient du Ministère de l’Agriculture de la Colombie-Britannique et du Ministère de l’Agriculture, de l’Alimentation et des Affaires rurales de l’Ontario. L’acquisition de données a aussi été supportée par les centres régionaux de recherches et développement d’AAC à Saint-Jean de Terre-Neuve, Kentville, Charlottetown, Fredericton, Guelph et Summerland.

Les entités des caractéristiques du terrain sont : l'île, le rivage, la zone boisée, le sol saturé, la caractéristique du relief (esker, sable \...) et la ligne de coupe. CanVec est un produit de référence cartographique numérique de Ressources naturelles Canada (RNCan). Il provient des meilleures sources de données disponibles couvrant le territoire canadien, offre des informations topographiques de qualité en format vectoriel et est conforme aux normes géomatiques internationales. CanVec est un produit multisource provenant principalement de la Base nationale de données topographiques (NTDB), du processus de cartographie du Nord mené par le Centre canadien de cartographie et d'observation de la Terre (CCMEO), des données de l'Atlas du Canada, de l'initiative GéoBase et de la mise à jour des données à l'aide de la couverture par imagerie satellite (par exemple Landsat 7, Spot, Radarsat, etc.).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)

En 2009, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a entrepris un processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires. Portant principalement sur les provinces des Prairies, une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide de l'imagerie satellite optique (AWiFS, Landsat-5) et radar (RADARSAT­2), avec une résolution spatiale finale de 56 m. Des méthodes ont également été mises au point pour améliorer la classification optique à l'aide de l'imagerie RADARSAT-2, en vue de résoudre des problèmes liés à la couverture nuageuse. En même temps que les acquisitions par satellite, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d’assurance-récolte provinciales, tandis que des observations ponctuelles provenaient de nos collègues d'AAC des régions. Le processus global pour la réalisation de la Carte de l'inventaire des cultures comprend les étapes suivantes : acquisition de données par satellite; acquisition de données sur le terrain en vue du processus d'entraînement à la classification et de l'évaluation de l'exactitude; mise en œuvre opérationnelle de la méthode de classification.La méthodologie initiale a été élaborée en partenariat avec la Direction générale de la recherche d'AAC, et soutenue en partie par l'Agence spatiale canadienne. L'objectif à long terme consistait à étendre cette initiative, à partir de l'expérience dans les Prairies, et de produire un inventaire annuel des cultures pour tout le territoire agricole du Canada.