La hauteur est une expression de la hauteur moyenne (m) des arbres dominants et co-dominants des principales espèces du peuplement, exprimée par la hauteur moyenne de Lorey (LRY_HT). Disponible ici sous forme de raster de hauteur (GeoTIF) avec une résolution de 20 millions de pixels.Télécharger : ici La Direction des services forestiers du ministère de l'Environnement de la Saskatchewan a élaboré un inventaire des ressources forestières (FRI) qui répond à divers besoins d'information en matière de planification stratégique et opérationnelle pour les plaines boréales. Ces besoins comprennent des informations sur la couverture terrestre générale, le terrain et le stock en croissance (hauteur, diamètre, surface terrière, volume de bois et densité des tiges) dans la forêt provinciale et la frange forestière adjacente. Cet inventaire fournit des informations spatialement explicites sous forme de grilles matricielles de 10 m ou 20 m et de polygones vectoriels pour des peuplements forestiers relativement homogènes ou des zones naturellement non boisées avec une superficie minimale de 0,5 ha et une superficie médiane de 2,0 ha. La hauteur moyenne des arbres de Lorey (LRY_HT) est une expression de la hauteur moyenne (m) des arbres dominants et codominants des principales espèces du peuplement, les arbres individuels étant pondérés proportionnellement à leur surface terrière. LRY_HT est disponible ici sous la forme d'une grille matricielle d'entiers non signés 16 bits mappée en couleurs au format GeoTIFF avec une résolution de 20 millions de pixels. Un fichier de couche ArcGIS Pro (*.lyrx) est fourni pour visualiser les données LRY_HT dans les catégories de 5 m suivantes. Domaine : [NULL, 0... 35]. ÉTIQUETTE DE PLAGE ROUGE VERT BLEU 0 <= LRY_HT < 3 0 NA NA NA 3 <= LRY_HT < 8 5 63 81 181 8 <= LRY_HT < 13 10 72 144 114 13 <= LRY_HT < 18 15 136 195 73 18 <= LRY_HT < 23 20 255 235 59 23 <= LRY_HT < 28 25 255 180 20 28 <= LRY_HT < 33 30 251 18 33 <= LRY_HT <= 35 35 244 67 54 Pour plus d'informations, voir la norme d'inventaire forestier du Code environnemental de la Saskatchewan, chapitre sur les inventaires forestiers.** 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 fournit des cartes continues de la structure des forêts à travers les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada pour l'année 2022, générées à une résolution spatiale de 30 m. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les estimations de structure incluent des attributs clés tels que la hauteur du couvert forestier, la densité du couvert et la biomasse aérienne, dérivés à partir d'une combinaison de données lidar aéroportées et de composites spectraux issus de Landsat. Les modèles de structure ont été entraînés à l'aide du cadre « lidar-plot » (Wulder et al. 2012), qui intègre des données lidar aéroportées et des mesures de terrain co-localisées avec des composites de séries temporelles Landsat (Hermosilla et al. 2016). Une approche d'imputation par plus proche voisin a été appliquée pour estimer les attributs structurels sur l'ensemble du territoire forestier canadien. Ces produits, cohérents à l'échelle nationale, sont conçus pour appuyer la surveillance stratégique des forêts et les évaluations à grande échelle, mais ne sont pas destinés à la gestion opérationnelle des forêts. Pour plus de détails sur les méthodes, l'évaluation de l'exactitude et les sources de données, voir 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., 2018. 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. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.07.024 ( Matasci et al. 2018).

Hauteur moyenne de Lorey 2015Hauteur moyenne de Lorey. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. 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)

Pourcentage des premiers retours au-dessus de la hauteur moyenne 2015Pourcentage des premiers retours au-dessus de la hauteur moyenne (%). Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Représente la densité du couvert au-dessus de la hauteur moyenne du couvert. 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)

Ensemble de données d'inventaire géospatial des forêts mis à jour en fonction des épuisements, tels que la récolte, et projeté chaque année pour la croissance. Les exemples d'attributs de cet ensemble de données incluent : l'âge, l'espèce, le volume, la taille. Les ensembles de données spatiales de l'Inventaire des ressources végétales (VRI) décrivent à la fois où se trouve une ressource végétale (volume de bois, espèces d'arbres) et quelle part d'une ressource donnée se trouve dans une unité d'inventaire. Citation suggérée : Direction de l'analyse et de l'inventaire des forêts (2024). VRI - 2024 - Couche composite de végétation forestière de rang 1 (R1). Catalogue de données de la Colombie-Britannique. https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/2ebb35d8-c82f-4a17-9c96-612ac3532d55** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

__Le lien : *Accéder au répertoire de données* est disponible à la section *Fiches descriptives du jeu de données ; Informations complémentaires*__.Deux produits sont offerts pour connaitre le volume marchand brut d'un arbre en fonction de son diamètre à hauteur de poitrine (DHP) et de sa hauteur. Leurs contenus ainsi que la façon de les utiliser sont différents, mais ils permettent autant l'un que l'autre d'obtenir des valeurs de volume marchand brut par arbre. Le premier produit est le **tarif de cubage LIN3**. Il se présente sous la forme d’une table où les valeurs du volume marchand brut peuvent être extraites directement. Il s’agit de tarifs locaux, c’est-à-dire que la hauteur utilisée dans l’équation du tarif général (modèles de prédiction du volume) est prédite par des relations hauteur-DHP développées par unité de sondage.Le deuxième produit offre une précision accrue. Il se présente sous la forme de plusieurs tables où les valeurs du volume marchand brut n'apparaissent pas directement. Le contenu de ces tables sert plutôt à appliquer des **modèles de prédiction de la hauteur et du volume marchand brut** d'un arbre. Les modèles de prédiction de la hauteur sont aussi développés localement à l’échelle d’unités de sondage. L’utilisation du produit nécessite la consultation du document [ « Modèles de prédiction de la hauteur et du volume marchand brut des arbres - Méthode et utilisation » ]( https://mrnf.gouv.qc.ca/nos-publications/modele-prediction-hauteur-volume/).Enfin, l’outil **PrediVol** permet aux utilisateurs et utilisatrices d’accéder plus facilement aux modèles de prédiction pour des placettes-échantillons (PE) à l’aide d’une interface conviviale et indépendante des systèmes d’information géographique (SIG).**📣 Recommandation de la Direction des inventaires forestiers :** il est préférable d’utiliser les modèles de prédiction de la hauteur et du volume marchand brut dans les territoires où ils sont disponibles. Un nouveau modèle de prédiction de la hauteur est disponible lorsqu’un territoire obtient des résultats de compilations forestières. En l'absence de ces modèles, il est toujours possible de recourir au tarif de cubage LIN3.

Hauteur moyenne 2015Hauteur moyenne des premiers retours lidar (m). Représente la hauteur moyenne du couvert. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. 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)

Surface terrière 2015Surface terrière. Surface transversale de la tige d'un arbre à hauteur de poitrine. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. La somme de la surface transversale (c'est-à-dire la surface terrière) de chaque arbre en mètres carrés dans une placette, divisée par la surface de la placette (ha) (unités = m2ha). 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)

Ce jeu de données fournit des cartes continues de la structure des forêts à travers les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada pour l'année 2022, générées à une résolution spatiale de 30 m. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les estimations de structure incluent des attributs clés tels que la hauteur du couvert forestier, la densité du couvert et la biomasse aérienne, dérivés à partir d'une combinaison de données lidar aéroportées et de composites spectraux issus de Landsat. Les modèles de structure ont été entraînés à l'aide du cadre « lidar-plot » (Wulder et al. 2012), qui intègre des données lidar aéroportées et des mesures de terrain co-localisées avec des composites de séries temporelles Landsat (Hermosilla et al. 2016). Une approche d'imputation par plus proche voisin a été appliquée pour estimer les attributs structurels sur l'ensemble du territoire forestier canadien. Ces produits, cohérents à l'échelle nationale, sont conçus pour appuyer la surveillance stratégique des forêts et les évaluations à grande échelle, mais ne sont pas destinés à la gestion opérationnelle des forêts. Pour plus de détails sur les méthodes, l'évaluation de l'exactitude et les sources de données, voir 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., 2018. 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. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.07.024 ( Matasci et al. 2018).

Le Cadre écologique national pour le Canada « Altitude par l'écoprovince » fournit des données altimétriques (en mètres) pour écoprovince polygones du cadre . L'ensembles de données comprend les codes d’altitude minimale, d’altitude maximale, d’altitude moyenne et de différence d’altitude ainsi que des descriptions de celles-ci.