Voici quelques exemples : * acces au rivage * acces au rivage ameliore (avec un quai ou une jetee) * mises a l'eau Ces donnees ont ete creees pour etre utilisees avec l'application de cartographie ON peche en ligne.** 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) **

Une couche de points qui délimite un changement de type de rivage** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Fetch est un indicateur de l'action et de l'exposition des vagues de vent. Les estimations de la capture sur un total de 39 938 km de la côte de la Colombie-Britannique ont été calculées à des intervalles de 50 m, ce qui donne 799 220 points de capture près du rivage. Le Fetch a été calculé pour cinq régions du Canada Pacifique : Haida Gwaii (HG), côte nord et côte centrale (CCN), détroits de la Reine-Charlotte et Johnstone (QCS), mer des Salish (SoG) et côte ouest de l'île de Vancouver (WCVI). Pour toutes les régions, un intervalle de 5 degrés a été utilisé pour générer des lignes de ramassage pour chaque point le long du rivage, ce qui a donné 72 lignes de ramassage par point. Une distance maximale de prise de 200 km a été utilisée pour s'assurer que l'effet barrière de Haida Gwaii a été capturé.Les renseignements supplémentaires fournis comprennent le script et le guide de l'utilisateur de la calculatrice de géométrie d'extraire (Gregr, 2014) et un rapport sur les objectifs, le processus et les résultats du traitement de l'extraire (Gregr, 2015).

Le projet d'évaluation des zones riveraines des sous-bassins hydrographiques Buffalo, Kneehills, Little Red Deer et Threehills, Michichi, Raven et Rosebud était axé sur l'évaluation de l'habitat riverain le long des rives des lacs, des ruisseaux et des rivières. Cet ensemble de données a été créé pour la Red Deer River Watershed Alliance dans le cadre d'une évaluation à grande échelle des zones riveraines en Alberta. L'objectif global de ce projet était de quantifier et de caractériser l'intégrité des zones de gestion riveraines dans les bassins versants de la rivière Red Deer. L'habitat riverain a été évalué le long d'environ 5 285 km de rivage dans les sous-bassins hydrographiques Buffalo, Kneehills, Little Red Deer et Threehills. L'habitat riverain a également été évalué le long d'environ 4 031 km de rivage dans les sous-bassins hydrographiques Michichi, Raven et Rosebud. Ces sept sous-bassins hydrographiques couvrent une superficie d'environ 22 904 km2 et sont situés dans le centre de l'Alberta, à peu près entre Ponoka et Airdrie.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Les POINTS DE VOL VIDÉO sont un point spatial GPS spécifique enregistré lors de l'enregistrement vidéo du rivage. Ils sont représentés par une latitude et une longitude spécifiques prises à une date et une heure spécifiques. Ils sont associés à un SEGMENT VIDÉO spécifique et renvoient à une vidéo Youtube en ligne du vol enregistré.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Fichier de points présentant une collection de points spatiaux GPS spécifiques enregistrés lors de l'enregistrement vidéo du rivage. Les points sont représentés par une latitude et une longitude spécifiques prises à une date et une heure spécifiques. Chacun est associé à un BIOSLIDE spécifique à un SHOREUNIT spécifique dans les données Shorezone** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Compte des piailleurs dans le cadre des relevés des oiseaux de rivage à l’île Sidney

Description:Des données sur la navigation de plaisance sont nécessaires pour les initiatives de planification spatiale marine en Colombie-Britannique (C.-B.). Les données sur le trafic maritime sont généralement obtenues en analysant les données de suivi des navires du système d'identification automatique (SIA), mais les bâtiments de plaisance sont souvent omis ou sous-représentés dans les données du SIA parce qu'ils ne sont pas tenus de porter des dispositifs de repérage SIA. Le Programme national de surveillance aérienne (PNSA) de Transports Canada a effectué des relevés aériens afin de recueillir des renseignements sur les bateaux de plaisance le long de plusieurs sections de la côte de la Colombie-Britannique entre 2018 et 2022. Les observations de bateaux de plaisance ont été modélisées en fonction de variables prédictives (p. ex. distance jusqu'au rivage, profondeur de l'eau, distance et densité des marinas) pour prédire le nombre de bateaux de plaisance le long des eaux côtières de la Colombie-Britannique.Les dossiers inclus ici sont les suivants :Une géobase de données « Recreational_Boating_Data_Model », qui comprend : (1) les données sur les observations de bateaux de plaisance recueillies par le PNSA en Colombie-Britannique et utilisées dans le modèle de trafic des bateaux de plaisance (« Recreational_Vessels_PointData_BC ») ; (2) un ensemble de données de levé aérien (ou nombre de relevés aériens) (« surveyeffort ») ; et (3) un ensemble de données vectorielles (résolution de 2,5 km) contenant le nombre prévu de bateaux de plaisance par cellule et les variables prédictives (« Recreational_Boating_Model_Results_BC).Dossier de scripts comprenant le fichier R Markdown avec le code R pour exécuter l'analyse de modélisation ('Recreationa_Boating_Model_R_Script') et les données utilisées pour exécuter le code.Méthodes :Les données sur les navires de plaisance ont été recueillies par le PNSA au cours de relevés aériens planifiés le long de trajets prédéterminés sur la côte de la Colombie-Britannique de 2018 à 2022. Les données sur les navires de plaisance non pourvus du SIA ont été recueillies à l’aide de caméras vidéo à bord de l’avion, et les données sur les navires de plaisance pourvus du SIA, à l’aide d’un récepteur du SIA également à bord de l’avion. Les facteurs prédictifs de la navigation de plaisance étudiés étaient la profondeur de l’eau, la distance jusqu’au rivage, la distance et la densité des marinas, la latitude et la longitude. Les modèles de trafic des navires de plaisance ont été adaptés à l’aide de modèles linéaires généralisés (MLG). Les progiciels et bibliothèques R utilisés ici comprennent les suivants : AED (Roman Lustrik 2021) et MASS (Venables et Ripley 2002), progiciel pscl (Zeileis, Kleiber et Jackman 2008) pour les fonctions « zeroinfl() » et « hurdle() ». Le modèle définitif a été choisi en fonction du critère d’information d’Akaike (AIC) et du critère d’information bayésien (BIC). Un fichier R Mardown avec le code utilisé pour l’exécution de cette analyse est inclus dans le jeu de documents dans un dossier appelé Script. Modèle de prévision spatiale : On a choisi le modèle binomial négatif à inflation nulle, qui est composé de deux parties : une première comptant un processus binomial qui prévoit la probabilité de rencontre d’un navire de plaisance et une deuxième prévoyant le nombre de navires de plaisance au moyen d’un modèle de dénombrement. Plus on s’approche du rivage et des marinas, plus la densité des marinas est élevée et plus le nombre prévu de navires de plaisance est élevé. La probabilité de rencontre de navires de plaisance est dictée par la profondeur de l’eau et la distance jusqu’au rivage. Pour en savoir plus sur la méthodologie, consultez le fichier PDF des métadonnées accessible avec le dossier des données ouvertes.Références :Serra-Sogas, N. et al. 2021. Using aerial surveys to fill gaps in AIS vessel traffic data to inform threat assessments, vessel management and planning. Marine Policy 133: 104765. https://doi.org/10.1016/j.marpol.2021.104765Sources des données :Observations et efforts déployés pour réaliser des relevés de navires de plaisance : Données recueillies par le PNSA et analysées par Norma Serra aux fins d’obtention d’information sur les navires et de déploiement d’efforts pour l’exécution de relevés (pour plus de renseignements sur la façon dont ces données ont été analysées, consulter SerraSogas et al. 2021). Les données du système de bathymétrie pour toute la côte de la Colombie-Britannique et uniquement les eaux de la ZEE canadienne ont été fournies par le MPO – Sciences (Selina Agbayani). La couche de données a été présentée sous forme de fichier de données ligne par ligne d’une résolution de 100 mètres. Le jeu de données sur le littoral utilisé pour l’estimation de la distance jusqu’au rivage et la découpe d’une grille a été fourni par le MPO – Sciences (Selina Agbayani), créé par David Williams et Yuriko Hashimoto (MPO – Océans). Le jeu de données sur les marinas a été fourni par le MPO – Sciences (Selina Agbayani), créé par Josie Iacarella (MPO – Sciences). Ce jeu de données comprend des marinas de grande et moyenne taille ainsi que des camps de pêche. Les données peuvent être téléchargées ici : Structures flottantes dans les eaux du nord-ouest de l’Amérique du Nord – Portail du gouvernement ouvert (https://open.canada.ca/data/fr/dataset/049770ef-6cb3-44ee-afc8-5d77d6200a12).IncertitudesLes résultats du modèle sont basés sur les navires de plaisance observés dans le cadre du PNSA et des variables connexes servant de facteurs prédictifs, et ne reflètent pas toujours la répartition réelle des navires. Tous les biais découlant de la nature opportuniste des relevés effectués dans le cadre du PNSA ont été réduits au minimum en utilisant les efforts visant à réaliser des relevés comme variable de décalage.

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)

Observations et comptes des oiseaux de rivage effectués par les experts pour l’ensemble des années.