Le RDHO comporte des donnees a une echelle provinciale moyenne, qui sont fondees sur des donnees a une echelle regionale de 1 :10 000 dans le Sud de l'Ontario, de 1 :20 000 dans le Nord de l'Ontario et de 1 :50 000 dans le Grand Nord. Le littoral est tire du RDHO - classe de donnees de plans d'eau. Ces donnees sont utilisees a des fins de cartographie et de services de cartographie Web. Ce produit necessite l'utilisation de logiciels du SIG. [Ontario Hydro Network (OHN) User Guide (WORD)](https://www.sdc.gov.on.ca/sites/MNRF-PublicDocs/EN/CMID/OHN%20-%20UserGuide.docx) *[RDHO]: Réseau de données hydrographiques de l’Ontario *[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) **

Avec le changement des conditions climatiques, le trafic maritime le long des régions côtières du Canada a augmenté au cours des dernières décennies. Il est donc essentiel d’améliorer notre niveau de préparation aux situations d’urgence liées aux déversements d’hydrocarbures. Des informations de base, telles que la forme, le substrat et le type de végétation du littoral sont nécessaires pour prioriser et coordonner les activités d’intervention sur le terrain en cas de déversement (c.-à-d. la technique d’évaluation et de restauration des rives [TERR]) et fournir des informations pour la gestion de la faune et des écosystèmes.Entre 2011 et 2016, de la vidéographie et des photos géoréférencées à haute résolution ont été recueillies pour divers sites d’étude le long de la côte est. Les zones d’étude comprennent le Labrador, la baie de Fundy et Chedabucto Bay dans la région atlantique du Canada.Les données ont été recueillies dans des conditions sans glace et à marée basse (le cas échéant) entre juillet et septembre. Des relevés à basse altitude héliportés ont été effectués sur chaque site d’étude pour capturer une vidéo des caractéristiques du littoral. En plus de l’acquisition de la vidéographie, des observations au sol ont été enregistrées à plusieurs endroits pour validation.La segmentation du littoral a ensuite été réalisée par interprétation manuelle de la vidéographie oblique et des photos à l’aide de données auxiliaires. Pour ce faire, les vecteurs du littoral ont été divisé et classé en fonction de l’homogénéité de la zone intertidale supérieure. Des informations géomorphologiques détaillées (c.-à-d. le type de rivage, le substrat, la pente, la hauteur, l’accessibilité, etc.) décrivant les zones intertidales supérieures, intertidales inférieures, supratidales et arrières ont été extraites de la vidéo et entrées dans une base de données géospatiale à l’aide d’un formulaire de collecte de données personnalisé. En outre, des caractéristiques biologiques telles que les biobandes, les caractéristiques de l’eau, la faune, l’utilisation humaine, etc. observées le long de la côte ont été enregistrées.Les données ont également été validées par des observations au sol (lorsque possible) et une deuxième AQ (analyse de qualité) a été effectuée par un interprète différent sur chaque ensemble de données pour assurer une qualité et une cohérence élevée.L’ensemble de données final contient des segments d’une longueur de 150 à 2500 m. Au total, de 2011 à 2016, dans les 3 sites d’étude, environ 1 850 km de littoraux ont été cartographiés.

Avec le changement des conditions climatiques, le trafic maritime le long des régions côtières du Canada a augmenté au cours des deux dernières décennies. Il est donc essentiel d’améliorer notre niveau de préparation aux situations d’urgence liées aux déversements d’hydrocarbures. Des informations de base, telles que la forme, le substrat et le type de végétation du littoral sont nécessaires pour prioriser et coordonner les activités d’intervention sur le terrain en cas de déversement (c.-à-d. la technique d’évaluation et de restauration des rives [TERR]) et fournir des informations pour la gestion de la faune et des écosystèmes.Entre 2010 et 2016, de la vidéographie et des photos géoréférencées à haute résolution ont été recueillies pour divers sites d’étude sur les côtes canadiennes. Les zones d’étude comprennent a mer de Beaufort, les chenaux du delta du Mackenzie et l’île Banks dans l’ouest de l’Arctique canadien et la baie James, la baie d’Hudson, le Nunavik, Resolute Bay, le détroit de Victoria, l’île de Baffin et le golfe Coronation dans l’est de l’Arctique canadien.Les données ont été recueillies dans des conditions sans glace et à marée basse (le cas échéant) entre juillet et septembre. Des relevés à basse altitude héliportés ont été effectués sur chaque site d’étude pour capturer une vidéo des caractéristiques du littoral. En plus de l’acquisition de la vidéographie, des observations au sol ont été enregistrées à plusieurs endroits pour validation.La segmentation du littoral a ensuite été réalisée par interprétation manuelle de la vidéographie oblique et des photos à l’aide de données auxiliaires. Pour ce faire, les vecteurs du littoral ont été divisé et classé en fonction de l’homogénéité de la zone intertidale supérieure. Des informations géomorphologiques détaillées (c.-à-d. le type de rivage, le substrat, la pente, la hauteur, l’accessibilité, etc.) décrivant les zones intertidales supérieures, intertidales inférieures, supratidales et arrières ont été extraites de la vidéo et entrées dans une base de données géospatiale à l’aide d’un formulaire de collecte de données personnalisé. En outre, des caractéristiques biologiques telles que les biobandes, les caractéristiques de l’eau, la faune, l’utilisation humaine, etc. observées le long de la côte ont été enregistrées.Les données ont également été validées par des observations au sol (lorsque possible) et une deuxième AQ (analyse de qualité) a été effectuée par un interprète différent sur chaque ensemble de données (à l’exclusion du Nunavik) pour assurer une qualité et une cohérence élevée.L’ensemble de données final contient des segments d’une longueur de 150 m à 2500 m. Au total, de 2010 à 2016, dans les 8 sites d’étude, environ 16 800 km de littoraux ont été segmentés.

Avec le changement des conditions climatiques, le trafic maritime le long des régions côtières du Canada a augmenté au cours des deux dernières décennies. Il est donc essentiel d’améliorer notre niveau de préparation aux situations d’urgence liées aux déversements d’hydrocarbures. Des informations de base, telles que la forme, le substrat et le type de végétation du littoral sont nécessaires pour prioriser et coordonner les activités d’intervention sur le terrain en cas de déversement (c.-à-d. la technique d’évaluation et de restauration des rives [TERR]) et fournir des informations pour la gestion de la faune et des écosystèmes.Entre 2013 et 2019, de la vidéographie et des photos géoréférencées à haute résolution ont été recueillies pour divers sites d’étude le long de la côte de la Colombie-Britannique. Les zones d'étude comprennent le continent, les bras de mer, les chenaux et les îles le long de la côte de la Colombie-Britannique, de Kitimat au nord à l'île Quadra au sud, y compris le nord de l'île de Vancouver et Haida Gwaii à l'ouest et Burrard Inlet à l'extrême sud.Les données ont été recueillies à marée basse (le cas échéant) entre juillet et septembre. Des relevés à basse altitude héliportés ont été effectués sur chaque site d’étude pour capturer une vidéo des caractéristiques du littoral. En plus de l’acquisition de la vidéographie, des observations au sol ont été enregistrées à plusieurs endroits pour validation.La segmentation du littoral a ensuite été réalisée par interprétation manuelle de la vidéographie oblique et des photos à l’aide de données auxiliaires. Pour ce faire, les vecteurs du littoral ont été divisé et classé en fonction de l’homogénéité de la zone intertidale supérieure. Des informations géomorphologiques détaillées (c.-à-d. le type de rivage, le substrat, la pente, la hauteur, l’accessibilité, etc.) décrivant les zones intertidales supérieures, intertidales inférieures, supratidales et arrières ont été extraites de la vidéo et entrées dans une base de données géospatiale à l’aide d’un formulaire de collecte de données personnalisé. En outre, des caractéristiques biologiques telles que les biobandes, les caractéristiques de l’eau, la faune, l’utilisation humaine, etc. observées le long de la côte ont été enregistrées.Les données ont également été validées au moyen d’échantillons au sol (lorsque possible) et une deuxième AQ (analyse de qualité) a été effectuée par un interprète différent sur chaque ensemble de données pour assurer une qualité et une cohérence élevée.L’ensemble de données final contient des segments d’une longueur de 150 (45 mètres pour les zones d'étude relevées en 2018-19) à 2500 m. Au total, de 2013 à 2019, environ 15 000 km de littoraux ont été segmentés.

Ce modèle de type de fond à substrat en eau profonde a été créé pour faciliter la modélisation de l’habitat et pour compléter les parcelles de fond du littoral. Il a été créé à partir d’une combinaison de couches dérivées de la bathymétrie en plus des observations du type de fond. À l’aide d’une classification par forêt d’arbres décisionnels, la relation entre les substrats observés et les dérivés bathymétriques a été estimée dans l’ensemble du site d’intérêt.La trame est classée en : 1) Roche, 2) Mélange, 3) Sable, 4) Vase

Les niveaux d'eau extrêmes le long du littoral maritime découlent d'une combinaison de plusieurs facteurs, à savoir les ondes de tempête, les marées et les vagues océaniques. Selon les prévisions liées au changement climatique dans le milieu marin, la hausse du niveau de la mer et la diminution de la glace de mer provoqueront des changements sur le plan des niveaux d'eau extrêmes, ce qui aura des répercussions sur les littoraux du Canada et les infrastructures dans ces zones. Il est essentiel de comprendre ces changements afin de pouvoir élaborer des stratégies d'adaptation capables d'en réduire au minimum les effets nocifs.OCANEE est un outil de planification fondé sur des données scientifiques qui permet d'adapter l'infrastructure côtière au changement climatique découlant des niveaux d'eau extrêmes à venir ainsi qu'aux changements du régime des vagues. L'outil comprend deux éléments : 1) la hauteur d'élévation et 2) le régime des vagues. Même si OCANEE a été principalement élaboré pour les installations de Ports pour petits bateaux (PPB) de Pêches et Océans Canada (MPO), il pourrait s'avérer utile pour les planificateurs côtiers chargés de l'infrastructure située le long du littoral océanique du Canada.Citer ces données comme: Greenan B. Outil canadien d'adaptation aux niveaux d'eau extrêmes (OCANEE) Publié en Juin 2022. Secteur des sciences des écosystèmes et des océans, Pêches et Océans Canada, Dartmouth, (N-É).

Segments du littoral indiquant les sites de ponte du hareng le long de la côte de la Colombie-Britannique. Les informations relatives aux attributs incluent l'importance relative, la fréquence de génération et l'indice d'apparition. Le CRIMS est un ancien ensemble de données sur les ressources côtières de la Colombie-Britannique qui a été acquis de manière systématique et synoptique à partir de 1979 et qui a été mis à jour par intermittence au fil des ans. L'information sur les ressources a été collectée dans neuf zones d'étude par le biais d'un comité provincial des normes d'information sur les ressources évalué par des pairs, composé d'agents des pêches du MPO, des Premières nations et d'autres experts en la matière. Il n'est actuellement pas prévu de mettre à jour ces anciennes données.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Cette couche est la classification actuelle de la gravité des incendies par année d'incendie pour les grands incendies (supérieurs à 100 ha). La cartographie de la gravité des brûlures est réalisée à l'aide des meilleures images multispectrales satellitaires disponibles avant et après l'incendie, acquises par l'instrument multispectral (MSI) à bord du satellite Sentinel-2 ou par le capteur Operational Land Imager (OLI) à bord des satellites Landsat-8 et 9. Tout est mis en œuvre pour utiliser des images exemptes de nuages, de fumée, d'ombres et de neige acquises avant le 30 septembre. Cependant, à la fin de la saison des incendies, les images acquises après le 30 septembre peuvent être utilisées. Cette couche est considérée comme un produit provisoire pour l'ensemble de données sur la gravité des brûlures un an plus tard (WHSE_FOREST_VEGETATION.VEG_BURN_SEVERITY_SP). La cartographie réalisée au cours de la saison de croissance suivante bénéficie d'une meilleure disponibilité des images après les incendies et devrait être plus représentative de la mortalité des arbres. #### Méthodologie : • Sélectionnez des images appropriées avant et après les incendies ou créez un composite sans nuage/neige/sans fumée à partir de plusieurs scènes d'images • Calculez le ratio de gravité des brûlures (NBR) normalisé pour les images avant et après le feu • Calculez la différence NBR (DNBR) où DnBR = avant et après NBR • Appliquer une équation d'échelle (DNBR_Scaled = DNBr*1000 + 275) /5) • Appliquez des seuils BARC (76, 110, 187) pour créer une classe à 4 image (non brûlée, faible gravité, gravité moyenne et gravité élevée) • Masquez les plans d'eau à l'aide d'une couche d'eau dérivée des satellites • Appliquez des filtres régionaux pour réduire le bruit • Confirmez les résultats de l'analyse de la gravité des brûlures grâce à un contrôle visuel de la qualité • Produisez un jeu de données vectorielles et appliquez le lissage de distance euclidien** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Cet ensemble de données utilise des images satellitaires du radar à synthèse d'ouverture (RSO) de la mission de la Constellation RADARSAT (MCR) pour identifier les zones d'eau libre dans les fleuves et les rivières couverts de glace en hiver dans le but d'évaluer les ressources hydrocinétiques près des communautés éloignées qui dépendent du carburant diesel pour la production d'électricité. Les données sont traitées avec HyRASS, un algorithme de classification et de traitement d'images RSO basé sur l'apprentissage automatique.Avis de non-responsabilité :Cet ensemble de données a été conçu pour identifier les zones d'eau libre dans les fleuves et les rivières couverts de glace afin d'évaluer les ressources hydrocinétiques près des communautés éloignées qui dépendent du carburant diesel pour la production d'électricité et est soumis aux limitations suivantes : • Cet ensemble de données a été dérivé d'images satellitaires RSO (de la mission de la Constellation RADARSAT (MCR). Bien que ces images soient généralement fiables, elles sont soumises à des limitations inhérentes, notamment des contraintes de résolution, des distorsions potentielles et des imprécisions occasionnelles dans la saisie des conditions en temps réel. • L'algorithme HyRASS est conçu pour localiser les zones d'eau libre à l'aide d'images satellitaires, et plus particulièrement d'images MCR à polarisation quadruple (PQ). Cette spécialisation signifie que son efficacité dépend de l'accessibilité de ce type spécifique d'images. Par conséquent, les données qu'il produit peuvent ne pas couvrir un large éventail de périodes. Pour obtenir des résultats plus fiables, il est essentiel de classer les zones plus régulièrement, en veillant à ce que les zones d'eau libre détectées soient cohérentes dans le temps.En ayant accès à cet ensemble de données et en l'utilisant, les utilisateurs reconnaissent et acceptent cet avis de non-responsabilité. Les fournisseurs de cet ensemble de données se dégagent explicitement de toute responsabilité quant aux conséquences de l'utilisation, de la confiance ou de l'interprétation de cet ensemble de données. Les utilisateurs sont informés que l'utilisation de l'ensemble de données se fait à leurs propres risques et qu'ils assument l'entière responsabilité de toute action ou décision prise sur la base des informations qui y figurent. Cet avis de non-responsabilité est conforme aux lois et réglementations applicables et, en accédant à l'ensemble de données ou en l'utilisant, les utilisateurs acceptent de dégager les fournisseurs de cet ensemble de données de toute réclamation légale, de tout dommage ou de toute responsabilité pouvant résulter de cette utilisation.

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