Cette publication de données contient une mosaïque d’un composite d’été optimisé pour l’année 2020 de la rétrodiffusion radar PALSAR-2 en bande L bipolarisée qui couvre tout le Canada (à l'exception de l'Archipel Arctique). Son objectif principal est d'offrir une mosaïque du meilleur composite estival radar en bande L bipolarisée possible et principalement adaptée pour i) classifier les couvertures de végétation naturelle arborée ou arbustive, et ii) estimer leurs attributs de structure (par exemple, hauteur et biomasse). ## Méthodologie:Ce produit est issu du post-traitement des mosaïques annuelles « JAXA Global PALSAR-2/PALSAR Mosaics ver. 1 » (ci-après JAXA GPM v1) accessibles gratuitement en tant que données ouvertes. Elles ont été générées par l’Agence spatiale japonaise (JAXA) à l’aide de capteurs radar à synthèse d’ouverture en bande L PALSAR et montés à bord du Advanced Land Observing Satellite (ALOS): ALOS-2 PALSAR-2 (2015 à 2020) et ALOS PALSAR (2007 à 2010). JAXA GPM v1 fournit des mosaïques annuelles d’amplitude de rétrodiffusion gamma zéro (γ°) en bande L bipolarisée HH et HV, orthorectifiées et radiométriquement corrigées pour la pente, avec une résolution de 25 m et échelonnées sur 16 bits (Shimada et al. 2014). Elles sont disponibles comme collection d’images Google Earth Engine à https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/JAXA_ALOS_PALSAR_YEARLY_SAR. Les données JAXA GPM v1 couvrant le Canada de 2007 à 2020 a fait l’objet d’une méthodologie de post-traitement et de composition infonuagique mise en œuvre dans Google Earth Engine, détaillée dans Pontone et al. 2024 et résumée dans le fichier pdf ‘’Lisezmoi’’ accompagnant le jeu de données. Cette méthode se résume succinctement dans les trois étapes suivantes:1. Post-traitement des données annuelles γ° HH et HV: gestion des manques de données, filtrage du bruit de speckle, et création de deux indices radar de végétation, soient le ratio HV/HH (HVHH) et le Radar Forest Degradation Index (RFDI).2. Composition temporelle des données PALSAR-2 γ° post-traitées HH, HV, HVHH et RFDI de 2015 à 2020 visant à i) traiter les manques annuels de données et ii) atténuer les fluctuations nuisibles de la rétrodiffusion à travers les orbites d'ALOS-2, dues aux nombreuses acquisitions effectuées en dehors de l'été.3. Génération des fichiers matriciels finaux des composites d’été 2020 PALSAR-2 bande L. ## Performance et limitations: Le composite d’été du Canada de rétrodiffusion radar PALSAR-2 en bande L bipolarisée du Canada 2020, sans données manquantes, et optimisé radiométriquement pour 2020, s'est avéré nettement amélioré par rapport à la mosaïque JAXA GPM v1 de l'année 2020 seule, en particulier dans le nord du Canada (Pontone et al. 2024). Cependant, ce produit doit être considéré comme un composite pseudo-estival et les utilisateurs doivent être conscients des limitations connues suivantes :• Dans le nord-ouest du Canada, il y avait souvent un nombre minimal, voire nul, d'acquisitions estivales de PALSAR-2, entraînant des fluctuations résiduelles de la rétrodiffusion.• Le composite peut présenter du bruit radiométrique dans les zones ayant connu des perturbations majeures (feux, coupes) entre 2015 et 2020 malgré qu'elles ont été prises en compte dans la méthodologie de composition.• Ce produit est considéré comme moins performant, voire possiblement inadapté, pour i) caractériser des couvertures terrestres dynamiques telles que les prairies, les terres cultivées et les plans d'eau, ou ii) estimer le contenu en humidité du sol et/ou de la végétation. A noter que JAXA a publié une version 2 améliorée de leurs mosaïques GPM, qui n'était pas disponible au moment où notre jeu de données a été développé et créé. Une analyse préliminaire montre que notre composite d’été PALSAR-2 de 2020 semble être meilleure que la mosaïque JAXA GPM v2 de 2020 dans le nord du Canada. ## Informations supplémentaires sur l’ensemble de données : Cet ensemble de données comprend quatre fichiers matriciels au format geotiff des quatre mosaïques des composites d’été 2020 PALSAR-2 en bande L de l’amplitude de rétrodiffusion gamma zéro (γ°) bipolarisée (HH, HV) incluant deux indices radar de végétation (HVHH, RFDI). Ces données sont orthorectifiées et radiométriquement corrigées pour la pente, et échelonnées en valeurs numériques (DN) sur 16 bits avec une taille de pixel de 30 m dans la projection conforme conique de Lambert. Un cinquième fichier d'aperçu rapide RVB de 8 bits accompagne ces données ainsi qu’un fichier pdf ‘’Lisezmoi’’ décrivant plus en détails les caractéristiques des fichiers ainsi que des équations permettant de convertir les valeurs numériques en valeurs absolues de rétrodiffusion γ°. ## Citation pour cet ensemble de données: Beaudoin, A., Villemaire, P., Gignac, C., Tolszczuk, S., Guindon, L., Pontone, N., Millard, C. (2024). Canada’s PALSAR-2 dual-polarized L-band radar summer backscatter composite, circa 2020. Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Laurentian Forestry Centre, Quebec, Canada. https://doi.org/10.23687/8ec4ee78-9240-4bd0-9c97-d3a27829e209De plus, s’il vous plaît donner le crédit à l’Agence spatiale japonaise JAXA avec la mention “L’ensemble de données Global PALSAR-2/PALSAR Mosaics v1 a été fourni par JAXA (©JAXA)” ## Référence pour le développement de cet ensemble de données et son utilisation pour la cartographie des milieux humides du Canada: Pontone, N., Millard, K., Thompson, D., Guindon, L., Beaudoin, A. (2024). A hierarchical, Multi-Sensor Framework for Peatland Sub-Class and Vegetation Mapping Throughout the Canadian Boreal Forest. Remote Sensing for Ecology and Conservation (accepté pour publication)## Référence citée: Shimada, M., Itoh, T., Motooka, T., Watanabe, M., Tomohiro, S., Thapa, T., Lucas, R. (2014). New Global Forest/Non-Forest Maps from ALOS PALSAR Data (2007-2010). Remote Sensing of Environment, 155, pp. 13-31. https://doi.org/ 10.1016/j.rse.2014.04.014

La carte à haute résolution de 10 m de la troisième génération de la carte de l'inventaire des terres humides du Canada, couvrant une superficie approximative d'un milliard d'hectares, a été générée à l'aide d'observations de la Terre pluriannuelle (2016-2018), multisources (Sentinel-1, Sentinel-2, ALOS PALSAR-2 et SRTM) ainsi que des caractéristiques environnementales. Plus de 8 800 polygones de zones humides ont été traités dans le cadre d'un système de classification aléatoire des forêts basé sur des objets sur la plate-forme infonuagique de Google Earth Engine. La précision globale moyenne de 90,5 % représente une augmentation de 4,7 % par rapport à CWIM2.Versions de la CITHC :La carte d'inventaire des terres humides du Canada (CITHC) est une extension du travail commencé à l'Université Memorial pour produire un inventaire des terres humides de Terre-Neuve et du Labrador pendant la période 2015-2018, qui a été financé de manière significative par Environnement et Changement climatique Canada. La première CITHC nationale a été produite en 2018-2019 dans le cadre d'une collaboration entre l'Université Memorial, C-CORE et Ressources naturelles Canada. Brian Brisco a joué un rôle déterminant dans l'intégration au projet de données de référence provenant de sources multiples et dans l'orientation du projet. La version 2 a été produite en 2020 et comprenait davantage de données de formation et de traitement par écozones du Canada plutôt que par provinces, afin de tirer parti des caractéristiques écologiques communes du paysage au sein des écozones et d'améliorer la précision. La version 3, produite en 2021, a continué d'ajouter des sources de données pour améliorer encore la précision, en particulier une surestimation de la superficie des zones humides, et a introduit une carte de confiance. La version 3A, achevée en 2022, ne met à jour que les écozones arctiques en raison de leur précision relativement moindre et ajoute des couches de données hydrophysiographiques. Des travaux sont actuellement en cours pour créer une carte d'inventaire des zones humides circumpolaires septentrionales qui sera publiée en 2025.Publication au sujet de l'inventaire des terres humides de Terre-Neuve-et-Labrador :Mahdianpari, M.; Salehi, B.; Mohammadimanesh, F.; Homayouni, S.; Gill, E. The First Wetland Inventory Map of Newfoundland at a Spatial Resolution of 10 m Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Data on the Google Earth Engine Cloud Computing Platform. Remote Sens. 2019, 11, 43. https://doi.org/10.3390/rs11010043Publication au sujet du CWIM1:Mahdianpari, M., Salehi, B., Mohammadimanesh, F., Brisco, B., Homayouni, S., Gill, E., … Bourgeau-Chavez, L. (2020). Big Data for a Big Country: The First Generation of Canadian Wetland Inventory Map at a Spatial Resolution of 10-m Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Data on the Google Earth Engine Cloud Computing Platform. Canadian Journal of Remote Sensing, 46(1), 15–33. https://doi.org/10.1080/07038992.2019.1711366Publication au sujet du CWIM2:Mahdianpari, M., Brisco, B., Granger, J. E., Mohammadimanesh, F., Salehi, B., Banks, S., … Weng, Q. (2020). The Second Generation Canadian Wetland Inventory Map at 10 Meters Resolution Using Google Earth Engine. Canadian Journal of Remote Sensing, 46(3), 360–375. https://doi.org/10.1080/07038992.2020.1802584Publication au sujet du CWIM3 :M. Mahdianpari et al., "The Third Generation of Pan-Canadian Wetland Map at 10 m Resolution Using Multisource Earth Observation Data on Cloud Computing Platform," in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 14, pp. 8789-8803, 2021, doi: 10.1109/JSTARS.2021.3105645.Publication sur l'amélioration de l'écorégion arctique pour CWIM3A :Michael Merchant, et al., ”Leveraging google earth engine cloud computing for large-scale arctic wetland mapping,” in International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 125, 2023, https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103589.

Bâtiments se trouvant sur le territoire de la Ville de Sherbrooke et appartenant à l'une des catégories suivantes : commerce, hôpital, école ou édifice municipal. Ces catégories sont respectivement associées aux codes de sous-type 2, 3, 4 et 5Attributs :ID - Identifiant uniqueSOUSTYPE - Code du sous-type du bâtiment (2 - Commerce, 3 - Hôpital, 4 - École, 5 - Édifice municipal)

Cet ensemble de données présente la première carte d’inventaire des milieux humides complète et à haute résolution (10 mètres) couvrant l’ensemble des 32,2 millions de kilomètres carrés de la région panarctique, dont 14 millions de kilomètres carrés (43 %) sont des milieux terrestres et 18,4 millions de kilomètres carrés (57 %) sont des milieux marins. Produite grâce à des techniques avancées d’observation de la Terre et d’apprentissage automatique, la carte a été élaborée à l’aide d’images satellitaires pluriannuelles (2020 2022) et multisources - notamment Sentinel 1, Sentinel 2 et ALOS PALSAR 2 - ainsi que de diverses caractéristiques environnementales telles que l’altitude. Plus de 1 000 polygones de milieux humides ont été analysés à l’aide d’un processus de classification aléatoire des forêts fondé sur les objets sur la plateforme infonuagique du moteur Google Earth, atteignant une précision de classification globale moyenne de 89 %.Les limites de la cartographie ont été définies en fonction des limites de Conservation de la flore et de la faune arctiques (CFFA) du Conseil de l’Arctique, ce qui a permis de relever 2 947 618 km² de milieux humides, soit 20 % de la superficie de la région panarctique. Cet ensemble de données établit une base de référence cohérente et faisant autorité pour les milieux humides panarctiques, en tirant parti des dernières avancées en matière d’observation de la Terre, d’apprentissage automatique et d’informatique en nuage. Le Système de classification des terres humides du Canada a été utilisé et comprend les principales classes de milieux humides : marécages, marais, tourbières oligotrophes, tourbières minérotrophes et terres humides à eau peu profonde ou libre.La couverture globale des milieux humides par pays à l’intérieur des limites de CFFA était la suivante : Canada (27 %), États Unis d’Amérique (c. à d. Alaska 39 %), Finlande (31 %), Islande (8 %), Norvège (17 %), Suède (26 %), Royaume du Danemark (c. à d. Groenland 1 %) et Fédération de Russie (21 %). Le développement de ce produit a été entrepris par le Centre canadien de cartographie et d’observation de la Terre et la Division de l’infrastructure canadienne de données géospatiales de Ressources naturelles Canada, en collaboration avec le groupe de travail sur la biodiversité de CFFA du Conseil de l’Arctique, le groupe d’experts des milieux humides de CFFA, les organisations nationales chargées de surveiller les milieux humides, les organismes nationaux de cartographie de l’Arctique et l’entreprise canadienne C CORE, en intégrant des données de vérification sur le terrain obtenues en Alaska, en Finlande, en Suède et au Royaume du Danemark par le biais d’organismes partenaires et de l’interprétation d’images numériques. Plus de 60 000 images (2020 2022), couvrant principalement les périodes estivales, ont été traitées pour garantir des résultats concluants.Cet ensemble de données fournit des renseignements de base essentiels pour la surveillance par observation de la Terre des répercussions des changements climatiques et appuie une surveillance environnementale essentielle pour les collectivités de l’Arctique et des régions nordiques éloignées.

Cette representation tient compte de 2 ensembles de donnees, a savoir celles concernant : * les municipalites de palier inferieur et a palier unique; * les municipalites de palier superieur et les districts territoriaux.** 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) **

TA_LAND_DISTRICTS_SVW contient la représentation spatiale (polygone) de l'étendue actuelle des zones administratives définies en vertu de la section 2 de la loi foncière en tant que districts fonciers. Le a été créé pour fournir une vue simplifiée de ces données à partir des informations sur les limites administratives du système opérationnel Tantalis. Ces régions administratives sont définies à l'article 2 de la loi foncière dans le but de gérer et d'identifier de manière unique les parcelles cadastrales.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Les caractéristiques de la couche Hydrologie - Lignes sont des représentations des ruisseaux et des rivières de la ville de Whitehorse.Les données ont été modélisées à l'aide du modèle de données SIG NENA NG9-1-1 (NENA-REF-006. 2 -202 2).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)

La localisation de deux zones de cultures speciales dans le plan de ceinture de verdure : * le marais Holland * les terres de la zone de culture des fruits tendres et du raisin de la peninsule du Niagara** 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) **

L'indice de la fraction du rayonnement absorbé sur le plan de la synthèse d'énergie (fRPAA) absorbée par le feuillage vert. fRPAA a été identifié par le Système mondial d'observation du climat comme une variable climatique essentielle requise pour la modélisation et la surveillance des écosystèmes, du temps et du climat. Ce produit est constitué d'une couverture à l'échelle nationale (Canada) de cartes mensuelles de fRPAA pendant une saison de croissance (mai-juin-juillet-août-septembre) à une résolution de 20 m.Références :L. Brown, R. Fernandes, N. Djamai, C. Meier, N. Gobron, H. Morris, C. Canisius, G. Bai, C. Lerebourg, C. Lanconelli, M. Clerici, J. Dash. Validation of baseline and modified Sentinel-2 Level 2 Prototype Processor leaf area index retrievals over the United States IISPRS J. Photogramm. Remote Sens., 175 (2021), pp. 71-87, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.02.020. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271621000617Richard Fernandes, Luke Brown, Francis Canisius, Jadu Dash, Liming He, Gang Hong, Lucy Huang, Nhu Quynh Le, Camryn MacDougall, Courtney Meier, Patrick Osei Darko, Hemit Shah, Lynsay Spafford, Lixin Sun, 2023.Validation of Simplified Level 2 Prototype Processor Sentinel-2 fraction of canopy cover, fraction of absorbed photosynthetically active radiation and leaf area index products over North American forests,Remote Sensing of Environment, Volume 293, https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113600.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425723001517

La couche Routes délimite l'axe médian estimé des routes de la ville de Whitehorse.Les données ont été modélisées à l'aide du modèle de données SIG NENA NG9-1-1 (NENA-REF-006. 2 -202 2).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)