The STAC API for NRCan's Earth Observation Database Management System (EODMS)..**Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).**

L'ensemble de données sur les occurrences documentées contient trois ensembles de données qui, combinés, aident à fournir des informations générales sur les emplacements du caribou des bois et les zones de relevé en Saskatchewan. Ces informations peuvent aider les utilisateurs dans leurs efforts pour éviter ou atténuer les impacts sur le caribou des bois lorsqu'ils opèrent dans l'aire de répartition du caribou des bois. Des emplacements généralisés d'utilisation des caribous ont été fournis afin de mieux refléter leurs vastes domaines vitaux. L'absence d'hexagone dans une zone ne doit pas être interprétée comme une absence de caribou des bois.Veuillez lire le guide des données pour obtenir des informations importantes sur ce produit. Téléchargez les limites du levé, les occurrences de télémétrie et les observations/panneaux. Téléchargez le package complet, y compris le guide des données, ici. Le produit de données publiques sur l'occurrence documentée du caribou des bois est composé de trois fichiers de formes et de classes d'entités : 1. Occurrence du caribou des bois - Observation et signalisation 2. Occurrence du caribou des bois - Télémétrie 3. Limites du relevé sur le caribou des bois Les deux ensembles de données sur les occurrences contiennent une grille d'hexagones de 18 kilomètres carrés (tessellation). L'inclusion d'un hexagone dans l'ensemble de données indique qu'une ou plusieurs observations d'animaux, signes ou points de télémétrie ont été documentés dans cette zone. Il est important de noter que l'absence de présence de caribous (par exemple, pas d'hexagone) ne doit pas être interprétée comme une absence de caribou des bois. Il se peut plutôt que les données n'aient pas été recueillies dans ces zones ou qu'aucune observation fortuite ou autre n'ait été reçue. L'ensemble de données sur les limites des relevés affiche les limites des relevés sur le caribou des bois qui ont été réalisés par le ministère de l'Environnement ou en collaboration avec celui-ci de 2005 à 2024. Les limites proviennent de sources multiples et comprennent divers types d'enquêtes (collecte de pastilles fécales ou télémétrie). Ces limites fournissent un contexte lorsqu'elles sont comparées aux ensembles de données sur les occurrences du caribou des bois. Nous nous attendons à voir davantage de lieux d'occurrence dans les zones qui ont fait l'objet d'une enquête. Ces informations peuvent fournir un contexte à des zones où le nombre d'occurrences semble être plus élevé. Pour une description complète des données, veuillez consulter le document Data Guide disponible en téléchargement sur le Saskatchewan GeoHub.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

De 1986 à 2000, un important programme d’inventaire écologique a été réalisé dans les forêts du Québec méridional afin de décrire la diversité des écosystèmes forestiers. Au total, **28 425 points d’observation écologique (POE)** ont été établis sur un territoire couvrant 760 000 km2, situé entre le 45° et 53° de latitude N. et le 57° et le 80°de longitude O. Le POE est une unité d'échantillonnage circulaire qui couvre une superficie de 400 m². On y recueille des données sur les caractéristiques du peuplement forestier (composition, structure), du sol (texture, dépôt, drainage) et de la topographie, ainsi que des informations de localisation. Le recouvrement de chaque espèce végétale dans la placette est estimé visuellement. Une description détaillée d’un profil de sol est disponible dans environ 35 % des POE. Les éléments de classification écologique des POE (groupes d’espèces indicatrices, types forestiers, végétations potentielles, types écologiques, etc.) sont déterminés à l’aide de clés d’identification informatisée en utilisant les données sur la végétation et le milieu physique. Les critères utilisés pour cette classification écologique sont ceux présentés dans les guides de reconnaissance des types écologiques. **Les niveaux du système de classification écologique du territoire sont aussi déterminés pour chaque POE.**

Les échantillons d'eau souterraine ont été échantillonnés dans l'unité hydrogéologique à des fins d'analyses diverses. Les échantillons d'eau souterraine ne représentent pas une observation / phénomène particulier. Ils sont employés ici afin d'ajouter des références concernant les analyses d'eau souterraine. Le jeu de données représente une description générale du site d'échantillonnage et de l'échantillon. Les méthodes d'échantillonnage varient selon le type d'analyse.

Un sommaire transcanadien des moyennes et des extrêmes pour le mois, y compris les précipitations totales, les températures maximales et minimales et les degrés-jours. Cette donnée est disponible pour les stations qui produisent des données quotidiennes.

Description:Ces données commerciales d'observation des baleines sont composées de deux ensembles de données. Premièrement, la couche de données « whale_watching_trips_jun_sep_british_columbia » résume les voyages commerciaux d'observation des baleines qui ont eu lieu en 2019, 2020 et 2021 pendant les mois d'été (de juin à septembre). La deuxième couche de données, « wildlife_viewing_events_jun_sep_british_columbia », contient des estimations des événements d'observation de la faune effectués par les navires commerciaux d'observation des baleines pour les mêmes années (2019, 2020 et 2021) et mois (juin à septembre). Les voyages commerciaux d'observation des baleines et les activités d'observation de la faune sont résumés à l'aide de la même grille, et ils peuvent être reliés à l'aide du champ d'identification de cellule unique « cell_id ».La majeure partie de ce travail a été réalisée à l'Université de Victoria et a été financée par le Marine Environmental Observation, Prediction and Response Network (MEOPAR) dans le cadre du projet WAVE (2018-2022) « Évaluation des mouvements des navires AIS pour l'observation des baleines ». Le but du projet WAVE était d'accroître la compréhension des activités d'observation des baleines dans la région canadienne du Pacifique à l'aide des données sur le trafic maritime tirées du SIA (Système d'identification automatique). Le travail a été finalisé par le Secteur des sciences du MPO dans la région du Pacifique.Ces données spatiales provenant des activités commerciales d'observation des baleines peuvent être utilisées pour éclairer la planification spatiale marine, les activités de planification de la conservation et les évaluations des menaces liées aux activités des navires en Colombie-Britannique.Méthodes:Une liste des navires commerciaux d’observation des baleines en Colombie-Britannique et dans l’État de Washington et de leur MMSI (identité du service mobile maritime) correspondante a été dressée à partir des entreprises d’observation des baleines et du site Web Marine Traffic (www.marinetraffic.com). Cette liste a été utilisée pour interroger les données nettoyées du SIA de la GCC afin d’obtenir les positions du SIA correspondant aux navires commerciaux d’observation des baleines. Une excursion commerciale d’observation des baleines a été définie comme un ensemble de points du SIA consécutifs appartenant au même navire partant de l’un des ports d’attache d’observation des baleines précédemment déterminés, et y retournant. Un modèle de classification (modèle de Markov caché non supervisé) utilisant la vitesse du navire comme variable principale a été développé pour classer les positions des navires selon le SIA en événements d’observation de la faune et en événements autres que l’observation de la faune. Les excursions commerciales d’observation des baleines au sud et au nord-est de l’île de Vancouver ont été limitées à une durée minimale d’une heure et à une durée maximale de 3,5 heures. Pour les excursions sur la côte ouest de l’île de Vancouver, la durée maximale a été fixée à 6 heures. La durée des activités d’observation de la faune a été fixée à un minimum de 10 minutes et à un maximum d’une heure. Pour en savoir plus sur la méthodologie, consultez le fichier PDF des métadonnées accessible avec le dossier des données ouvertes.Références:Nesdoly, A. 2021. Modelling marine vessels engaged in wildlife-viewing behaviour using Automatic Identification Systems (AIS). Available from: https://dspace.library.uvic.ca/handle/1828/13300.Sources de données:Oceans Network Canada (ONC) a fourni des données du SIA codées pour les années 2019, 2020 et 2021, dans un cadre englobant l’île de Vancouver et la baie Puget utilisés pour générer ces produits. Ces données du SIA ont été fournies par la Garde côtière canadienne (GCC) dans le cadre d’un accord de licence entre la GCC et ONC pour l’utilisation non commerciale des données du SIA de la GCC. Plus de renseignements ici : https://www.oceannetworks.ca/science/community-based-monitoring/marine-domain-awareness-program/ Molly Fraser a fourni des données d’observation de mammifères marins recueillies à bord de navires d’observation des baleines afin de développer des modèles de classification des événements d’observation de la faune. Pour en savoir plus sur ce jeu de données, cliquez ici : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308597X20306709?via%3Dihub.Incertitudes:La principale source d’incertitude réside dans la conversion des positions des points du SIA en segments de voie, en particulier lorsque la distance entre les positions est importante (par exemple, supérieure à 1 000 mètres).

The STAC API for NRCan's Earth Observation Database Management System (EODMS)..**Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).**

The STAC API for NRCan's Earth Observation Database Management System (EODMS)..**Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).**

Classification des domaines écologiques du Canada à partir de données satellitaires. Nous avons utilisé les données obtenues par des satellitaires, notamment 1) la topographie, 2) la productivité du paysage basée sur l’activité photosynthétique et 3) la couverture terrestre pour créer une régionalisation environnementale du territoire canadien qui couvre plus de dix millions de kilomètres carrés. Cette agrégation a produit trois résultats principaux. Un processus de classification multivariée en deux étapes a généré un premier regroupement de 100 classes. Nous avons ensuite appliqué une hiérarchie d’agglomération fondée sur une mesure de la log-vraisemblance de la distance pour créer une régionalisation en 40 puis en 14 classes, visant à regrouper de manière significative les composants écologiquement similaires du territoire canadien. Pour plus de renseignements (y compris un graphique de la hiérarchie des regroupements) et pour citer ces donnez, veuillez utiliser : Coops N.C., Wulder M.A. et Iwanicka D. 2009. « An environmental domain classification of Canada using earth observation data for biodiversity assessment ». Ecological Informatics, vol. 4, no 1, p 8–22, DO I: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2008.09.005 ( Coops et al. 2009).

Classification des domaines écologiques du Canada à partir de données satellitaires. Nous avons utilisé les données obtenues par des satellitaires, notamment 1) la topographie, 2) la productivité du paysage basée sur l’activité photosynthétique et 3) la couverture terrestre pour créer une régionalisation environnementale du territoire canadien qui couvre plus de dix millions de kilomètres carrés. Cette agrégation a produit trois résultats principaux. Un processus de classification multivariée en deux étapes a généré un premier regroupement de 100 classes. Nous avons ensuite appliqué une hiérarchie d’agglomération fondée sur une mesure de la log-vraisemblance de la distance pour créer une régionalisation en 40 puis en 14 classes, visant à regrouper de manière significative les composants écologiquement similaires du territoire canadien. Pour plus de renseignements (y compris un graphique de la hiérarchie des regroupements) et pour citer ces donnez, veuillez utiliser : Coops N.C., Wulder M.A. et Iwanicka D. 2009. « An environmental domain classification of Canada using earth observation data for biodiversity assessment ». Ecological Informatics, vol. 4, no 1, p 8–22, DO I: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2008.09.005 ( Coops et al. 2009).