vertical 2D decomposition is approximate and assumes constant viewing geometry and the absence of horizontal-north deformation. In the line-of-sight (LOS) map computed from ascending orbit data, a negative signal approximately corresponds to either subsidence or eastward motion, while a positive signal corresponds to uplift or westward motion. In the LOS map computed from descending orbit data, a negative signal approximately corresponds to either subsidence or westward motion, while a positive signal corresponds to uplift or eastward motion. In the horizontal-east map, a negative signal corresponds to westward motion, while a positive signal corresponds to eastward motion. In the vertical map, a negative signal indicates subsidence, while a positive signal indicates uplift. The maps were calculated from Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar data collected between 2017 and 2024 during the snow-free season. Interferometric analysis of Sentinel-1 data was performed using GAMMA Software (https: **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).**

vertical 2D decomposition is approximate and assumes constant viewing geometry and the absence of horizontal-north deformation. In the line-of-sight (LOS) map computed from ascending orbit data, a negative signal approximately corresponds to either subsidence or eastward motion, while a positive signal corresponds to uplift or westward motion. In the LOS map computed from descending orbit data, a negative signal approximately corresponds to either subsidence or westward motion, while a positive signal corresponds to uplift or eastward motion. In the horizontal-east map, a negative signal corresponds to westward motion, while a positive signal corresponds to eastward motion. In the vertical map, a negative signal indicates subsidence, while a positive signal indicates uplift. The maps were calculated from Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar data collected between 2017 and 2024 during the snow-free season. Interferometric analysis of Sentinel-1 data was performed using GAMMA Software (https: **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).**

vertical 2D decomposition is approximate and assumes constant viewing geometry and the absence of horizontal-north deformation. In the line-of-sight (LOS) map computed from ascending orbit data, a negative signal approximately corresponds to either subsidence or eastward motion, while a positive signal corresponds to uplift or westward motion. In the LOS map computed from descending orbit data, a negative signal approximately corresponds to either subsidence or westward motion, while a positive signal corresponds to uplift or eastward motion. In the horizontal-east map, a negative signal corresponds to westward motion, while a positive signal corresponds to eastward motion. In the vertical map, a negative signal indicates subsidence, while a positive signal indicates uplift. The maps were calculated from Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar data collected between 2017 and 2024 during the snow-free season. Interferometric analysis of Sentinel-1 data was performed using GAMMA Software (https: **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).**

La mosaïque est calculée sur le domaine nord-américain avec une résolution spatiale horizontale de 1 km. Cette mosaïque inclut donc tous les radars canadiens et américains disponibles dans le réseau et qui peuvent atteindre un maximum de 180 radars contributeurs. Afin de mieux représenter les précipitations pendant les différentes saisons, cette mosaïque est disponible en mm/h pour représenter la pluie et en cm/h pour représenter la neige. Pour les deux types de précipitations (pluie et neige), nous utilisons deux relations mathématiques différentes pour convertir la réflectivité en taux de précipitations (mm/h pour pluie et cm/h pour neige). Il s’agit d’une mosaïque basée sur le produit EQPDP (Estimation quantitative des précipitations à double polarisation) qui est disponible uniquement pour les radars en bande S. Pour les radars américains Nexrad, ECCC utilise le produit le plus similaire du service météorologique américain (NOAA). Ce produit est la réflectivité radar, qui est convertie en taux de précipitation en utilisant les mêmes formules que celles utilisées pour les radars canadiens.

vertical 2D decomposition is approximate and assumes constant viewing geometry and the absence of horizontal-north deformation. In the line-of-sight (LOS) map computed from ascending orbit data, a negative signal approximately corresponds to either subsidence or eastward motion, while a positive signal corresponds to uplift or westward motion. In the LOS map computed from descending orbit data, a negative signal approximately corresponds to either subsidence or westward motion, while a positive signal corresponds to uplift or eastward motion. In the horizontal-east map, a negative signal corresponds to westward motion, while a positive signal corresponds to eastward motion. In the vertical map, a negative signal indicates subsidence, while a positive signal indicates uplift. The maps were calculated from Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar data collected between 2017 and 2024 during the snow-free season. Interferometric analysis of Sentinel-1 data was performed using GAMMA Software (https: **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).**

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RADARSAT-1, en opération de 1995 à 2013, est le premier satellite canadien d’observation de la terre. Développé et opéré par l’Agence spatiale canadienne (ASC), il a permis de fournir des informations essentielles aux gouvernements, scientifiques et utilisateurs commerciaux.À terme, la mission RADARSAT-1 a généré la plus grande archive de données radars (SAR) du monde. En avril 2019, 36 000 images ont été rendues accessibles à travers le Système de données d'observation de la Terre (eodms-sgdot.nrcan-rncan.gc.ca).Une carte des concentrations d'images traitées a été produite par l'ASC afin de permettant la visualisation de la densité des images disponibles par secteur cartographié durant la mission RADARSAT-1.

Le Centre canadien de cartographie et d'observation de la Terre (CCCOT) a créé une mosaïque radar d'une résolution de 30 m de la masse continentale du Canada à partir de la mission Constellation RADARSAT (MCR). Ce produit met en évidence les différents types d'interaction du signal radar avec la surface, ce qui favorise l'interprétation et l'étude de l'occupation du sol à l'échelle nationale. Cette mosaïque nationale est constituée de 3222 images de MCR acquises entre août 2023 et février 2024. (Source : Imagerie de la mission de la Constellation RADARSAT © Gouvernement du Canada [2024]. RADARSAT est une marque officielle de l'ASC.)

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) **

Cet ensemble de données utilise des images satellitaires du radar à synthèse d'ouverture (RSO) de la mission de la Constellation RADARSAT (MCR) pour identifier les zones d'eau libre dans les fleuves et les rivières couverts de glace en hiver dans le but d'évaluer les ressources hydrocinétiques près des communautés éloignées qui dépendent du carburant diesel pour la production d'électricité. Les données sont traitées avec HyRASS, un algorithme de classification et de traitement d'images RSO basé sur l'apprentissage automatique.Avis de non-responsabilité :Cet ensemble de données a été conçu pour identifier les zones d'eau libre dans les fleuves et les rivières couverts de glace afin d'évaluer les ressources hydrocinétiques près des communautés éloignées qui dépendent du carburant diesel pour la production d'électricité et est soumis aux limitations suivantes : • Cet ensemble de données a été dérivé d'images satellitaires RSO (de la mission de la Constellation RADARSAT (MCR). Bien que ces images soient généralement fiables, elles sont soumises à des limitations inhérentes, notamment des contraintes de résolution, des distorsions potentielles et des imprécisions occasionnelles dans la saisie des conditions en temps réel. • L'algorithme HyRASS est conçu pour localiser les zones d'eau libre à l'aide d'images satellitaires, et plus particulièrement d'images MCR à polarisation quadruple (PQ). Cette spécialisation signifie que son efficacité dépend de l'accessibilité de ce type spécifique d'images. Par conséquent, les données qu'il produit peuvent ne pas couvrir un large éventail de périodes. Pour obtenir des résultats plus fiables, il est essentiel de classer les zones plus régulièrement, en veillant à ce que les zones d'eau libre détectées soient cohérentes dans le temps.En ayant accès à cet ensemble de données et en l'utilisant, les utilisateurs reconnaissent et acceptent cet avis de non-responsabilité. Les fournisseurs de cet ensemble de données se dégagent explicitement de toute responsabilité quant aux conséquences de l'utilisation, de la confiance ou de l'interprétation de cet ensemble de données. Les utilisateurs sont informés que l'utilisation de l'ensemble de données se fait à leurs propres risques et qu'ils assument l'entière responsabilité de toute action ou décision prise sur la base des informations qui y figurent. Cet avis de non-responsabilité est conforme aux lois et réglementations applicables et, en accédant à l'ensemble de données ou en l'utilisant, les utilisateurs acceptent de dégager les fournisseurs de cet ensemble de données de toute réclamation légale, de tout dommage ou de toute responsabilité pouvant résulter de cette utilisation.