Ces données sont destinées à identifier les zones de renouvellement canadiennes décrites danshttps://tc.canada.ca/en/marine-transportation/marine-safety/list-canada-s-designated-alternate-ballast-water-exchange-area-fresh-waters-tp-13617e-2021. Les données ne sont pas destinées à être utilisées à des fins de navigation.En vertu du Le Règlement sur l’eau de ballast du Canada, si votre bâtiment entre dans les eaux canadiennes en provenance d’un point situé ailleurs que dans la section américaine du bassin des Grands Lacs et qu’il ne peut pas effectuer un renouvellement d’eau de ballast dans les zones énoncées aux alinéas 14(1)a) et b) du règlement, il devra alors effectuer un renouvellement d’eau de ballast dans l’une des zones énumérées ci-dessous:-golfe du Saint-Laurent-Canada atlantique-l’ouest du Canada-l’est de l’Arctique canadien-l’ouest de l’Arctique canadien: Si vous conduisez votre bâtiment dans un port canadien, un terminal au large ou une zone de mouillage dans la région ouest de l’Arctique, le renouvellement d’eau de ballast doit être effectué dans une zone aussi loin que possible des côtes, là où la profondeur de l’eau est supérieure à 100 mètres.Contraintes juridiques : les utilisateurs doivent savoir que les polygones représentant les zones d’échange des eaux de ballast ne sont fournis qu’à titre d’illustration et ne doivent pas être utilisés aux fins de navigation ou à des fins juridiques.

RRN tel qu'accepté officiellement par le Conseil des ministres, la cartographie par Transports Canada.

Le Modele numerique de surface par interferometrie radar pour l'Ontario a les caracteristiques suivantes : * donnees d'origine : donnees d'un radar spatioporte * projection conique conforme de Lambert du MRNF * donnees des canevas altimetriques EGM96 et CGVD28, separement * evaluation altimetrique : flottante * interpolation polynomiale locale a partir de points d'elevation vectorielle * resolution spatiale : 30 m * modele d'elevation de la surface Ce produit permet des avancees importantes dans le domaine des donnees altimetriques dans la province. [Lisez les details sur ces avancees et d'autres specifications techniques (en anglais)](https://geohub.lio.gov.on.ca/maps/mnrf::ontario-radar-digital-surface-model/), notamment le traitement des donnees, les principales caracteristiques spatiales du Modele numerique de surface par interferometrie radar pour l'Ontario, ainsi que les etapes a suivre pour generer le Modele numerique de surface par interferometrie radar pour le Nord de l'Ontario. *[MRNF]: Ministère des Richesses naturelles et des Forêts *[m]: mètre** 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) **

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

Modèle numérique d'élévation haute résolution (MNEHR) généré à partir de données LiDAR. Cette collection de données inclut un Modèle numérique de terrain (MNT) et un Modèle numérique de surface (MNS). Le produit MNEHR est référencé au Système canadien de référence altimétrique de 2013 (CGVD2013). Les données source du produit MNEHR sont acquises par des projets multiples de différents partenaires. Comme les données sont acquises par projet, il n'y a pas d'intégration et d'ajustement vertical entre les projets. Les données de cette collection ont été reprojetées du système de référence de la donnée source vers la projection Lambert de l'Atlas du Canada (EPSG:3979). **Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).** **Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Ensemble des fichiers et ressources permettant de se brancher aux données en temps planifié et réel de la Société de transport de Trois-Rivières. GTFS 2024

Modèle numérique d'élévation haute résolution (MNEHR) généré à partir de données LiDAR. Cette collection de données inclut un Modèle numérique de terrain (MNT) et un Modèle numérique de surface (MNS). Le produit MNEHR est référencé au Système canadien de référence altimétrique de 2013 (CGVD2013). Les données source du produit MNEHR sont acquises par des projets multiples de différents partenaires. Comme les données sont acquises par projet, il n'y a pas d'intégration et d'ajustement vertical entre les projets. Les données de cette collection ont été reprojetées du système de référence de la donnée source vers la projection Lambert de l'Atlas du Canada (EPSG:3979). **Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).** **Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Fonctionnalité du Revelstoke TSA (topr_rv)** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Le miroir Sentinel est entretenu par le gouvernement du Canada dans le cadre du programme collaboratif du segment sol Copernicus ainsi que par EUMETSAT. Les données sont rendues disponibles le plus rapidement possible en fonction de la disponibilité de la couverture canadienne à la source. **Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).**

Le produit NRN est distribué sous la forme de treize ensembles de données provinciaux ou territoriaux et se compose de deux entités linéaires (segment routier et segment de liaison par ferry) et de trois entités ponctuelles (jonction, passage bloqué, point de péage) auxquelles est associée une série d'attributs descriptifs tels que, entre autres : numéro de première maison, dernier numéro de maison, nom de rue, nom de la route, état de la chaussée, nombre de voies, type de structure, numéro de route, nom de l'itinéraire, Numéro de sortie. Le développement du NRN a été réalisé au moyen de réunions individuelles et d'ateliers nationaux avec les fournisseurs de données intéressés des gouvernements fédéral, provinciaux, territoriaux et municipaux. En 2005, l'édition 2.0 du NRN a été adoptée à tour de rôle par des membres du Comité interinstitutions sur la géomatique (IACG) et du Conseil canadien de géomatique (CCOG). Le contenu du NRN est largement conforme à la norme ISO 14825 de l'ISO/TC 204.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**