Empreintes de toutes les images du service d'imagerie par satellite à haute résolution du gouvernement du Yukon.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)

Empreintespour toutes les images provenant de l'imagerie satellite à moyenne résolution du gouvernement du YukonService.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.Pourplus d'informations : [geomatics.help@yukon.ca] (mailto : geomatics.help@yukon.ca).

Ces trois mosaïques satellitaires couvrent tout le territoire du Québec et comprennent des images captées en 2018, en 2019 et en 2020. Les bandes spectrales sont le bleu (bande 2), le proche infrarouge (bande 8) et l’infrarouge à ondes courtes (bande 11).La mission Copernicus Sentinel-2 comprend une constellation de deux satellites en orbite qui sont en tandem et séparés de 180° l’un de l’autre. La configuration orbitale permet une couverture avec un taux de nouvelle visite variant de deux à dix jours selon la latitude. La constellation Sentinel-2 capte des images satellitaires multispectrales à une résolution de 10 m pour la prochaine génération de produits opérationnels, telles que des cartes d'occupation des sols, des cartes de détection des changements de terres et des variables géophysiques. [Caractéristiques techniques du produit](https://diffusion.mern.gouv.qc.ca/diffusion/RGQ/Matriciel/Satellite/Regional/Mosaiques_Sentinel-2/Document/Sentinel-2_User_Handbook.pdf)

En 2014, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a répété le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires pour l'ensemble du Canada, afin de soutenir la réalisation d’un inventaire national des cultures. Une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide d'images satellitaires optiques (Landsat-8) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 30m. En même temps que les acquisitions par satellites, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d’assurance-récolte provinciales, par le Ministère de l’Agriculture de la Colombie Britannique et par le personnel d’AAC en régions.

En 2013, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a répété le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires pour l'ensemble du Canada, afin de soutenir la réalisation d’un inventaire national des cultures. Une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide d'images satellitaires optiques (Landsat-8) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 30 m. En même temps que les acquisitions par satellite, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d’assurance-récolte provinciales, tandis que des observations ponctuelles provenaient de nos collègues d'AAC des régions.

Ces produits sont dérivés d'images RVB (rouge/vert/bleu), une technique de traitement satellitaire qui utilise une combinaison de bandes de capteurs satellitaires (également appelées canaux) et les applique chacune à un filtre rouge/vert/bleu (RVB). Il en résulte une image en fausses couleurs, c'est-à-dire une image qui ne correspond pas à ce que verrait l'œil humain, mais qui offre un contraste élevé entre les différents types de nuages et les caractéristiques de la surface. Le capteur embarqué à bord d'un satellite météorologique obtient deux types d'informations de base : les données de la lumière visible (lumière réfléchie) se reflétant sur les nuages et les différents types de surface, aussi appelée « réflectance », et les données infrarouges (radiation émise) qui sont des radiations à ondes longues et courtes émises par les nuages et les caractéristiques de surface. Les RVB sont spécialement conçus pour combiner ce type de données satellitaires, ce qui permet d'obtenir un produit final riche en informations.Les autres produits résultent d’un rehaussement des données d’un canal pour une longueur d’onde unique, visant aussi à mettre en évidence des caractéristiques météorologiques de la surface ou des nuages observés, mais de manière plus simple puisque ne mettant en jeu qu’une seule longueur d’onde. Cette façon de faire plus ancienne est toujours utile parce que sa simplicité facilite dans certains cas l’interprétation de l’image.

Ces produits sont dérivés d'images RVB (rouge/vert/bleu), une technique de traitement satellitaire qui utilise une combinaison de bandes de capteurs satellitaires (également appelées canaux) et les applique chacune à un filtre rouge/vert/bleu (RVB). Il en résulte une image en fausses couleurs, c'est-à-dire une image qui ne correspond pas à ce que verrait l'œil humain, mais qui offre un contraste élevé entre les différents types de nuages et les caractéristiques de la surface. Le capteur embarqué à bord d'un satellite météorologique obtient deux types d'informations de base : les données de la lumière visible (lumière réfléchie) se reflétant sur les nuages et les différents types de surface, aussi appelée « réflectance », et les données infrarouges (radiation émise) qui sont des radiations à ondes longues et courtes émises par les nuages et les caractéristiques de surface. Les RVB sont spécialement conçus pour combiner ce type de données satellitaires, ce qui permet d'obtenir un produit final riche en informations.Les autres produits résultent d’un rehaussement des données d’un canal pour une longueur d’onde unique, visant aussi à mettre en évidence des caractéristiques météorologiques de la surface ou des nuages observés, mais de manière plus simple puisque ne mettant en jeu qu’une seule longueur d’onde. Cette façon de faire plus ancienne est toujours utile parce que sa simplicité facilite dans certains cas l’interprétation de l’image.

En 2022, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a répété le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires pour toutes les provinces du Canada, afin de soutenir la réalisation d'un inventaire national des cultures. Nouveauté cette année, une carte des régions agricoles du Territoire du Yukon a également été produite. Une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide d'images satellitaires optiques (Landsat-8, Landsat-9, Sentinel-2) et radar (MCR) avec une résolution spatiale finale de 30 m. En même temps que les acquisitions par satellite, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d'assurance-récolteprovinciales (Alberta, Saskatchewan, Manitoba et Québec); tandis que des observations ponctuelles provenaient du Ministère d'Environnement, Eau et Changement climatique de l'Île-du-PrinceÉdouard; Ministère de l'Agriculture, de l'Alimentation et des Affaires rurales de l'Ontario; Université de Guelph - campus de Ridgetown; Ministère de l'Agriculture de Colombie-Britannique; l'acquisition de données a aussi été supportée par les centres régionaux derecherches et développement d'AAC à Saint-Jean de Terre-Neuve, Kentville, Fredericton, Guelph, Summerland, et Whitehorse.

La représentation corrigée de nuages résiduels de l'IVDN à partir d'images satellites historiques MODIS à une résolution de 250 mètres fournit des renseignements fiables, objectives et à jour sur l'état de la végétation dans l'ensemble du Canada et du nord des États-Unis. La même méthodologie utilisée pour le programme anciennement connu sous le nom de Programme d'évaluation de l'état des cultures (PEEC) est appliquée aux images composites.Depuis la saison de croissance de 2000, Statistique Canada a traité et compilé les données du capteur "Spectroradiomètre imageur à résolution moyenne" (MODIS, à 250 mètres de résolution). L’imageur multi spectral (MSI) saisit deux importantes bandes spectrales (le rouge et l'infrarouge) servant à l'observation de la végétation pour produire l'Indice de végétation par différence normalisée (IVDN). Les images composites originales de l’IVDN sur la condition des cultures sont fournies par Agriculture et Agroalimentaire Canada (lien vers les données originales dans la section ressource). Des traitements supplémentaires, tels qu’un traitement pour retirer au maximum les effets des nuages résiduels et une compilation statistique par régions géographiques, ont été appliqués par Statistique Canada. Ce jeu de données donne accès aux images MODIS de 2000 à aujourd'hui en format GeoTIFF et couvre le territoire agricole pendant la saison de croissance des grandes cultures (semaines juliennes 15 à 37; de la mi-avril à la mi-septembre). Il donne également accès à une base de données contenant les statistiques de l’IVDN par régions géographiques (cantons, subdivisions de recensement unifiées (SRU), divisions de recensement (DR) et régions agricoles de recensement (RAR)) et masques agricoles (agriculture (AGR), cultures (CROP) et pâturages (PAS)).

Polygones contenant la date de capture des images Landsat utilisées pour créer la première version de la cartographie thématique de référence v1 (BTM1). Cette vue spatiale n'a de sens qu'en conjonction avec les images satellites ou les données BTM dérivées des images satellites. Les images ont été prises de 1990 à 1997** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **