Le calendrier des formations est une liste de toutes les formations en classe proposées à nos clients. Il répertorie le lieu, le nom de la formation, la durée et les dates.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

La carte qui accompagne le « Guide sur les compétences essentielles » a été élaborée pour mettre en évidence les projets présentés dans le cadre du « Guide sur les compétences essentielles » publié par le Bureau de l'alphabétisation et du programme des compétences essentielles (BACE) d'Emploi et Développement Social Canada (EDSC). Le guide est conçu comme une vitrine pour le partage de pratiques prometteuses, d'études de cas et de partenariats fondés sur des projets du BACE qui ont été financés par des subventions et des contributions remontant généralement à 2012. Cette carte permet aux utilisateurs de visualiser les projets financés par le BACE et d'explorer diverses variables de données comme les groupes ciblés, les compétences essentielles et les projets de chaque secteurs industriels.

Ecoles de formation des conducteurs agréées pour dispenser des cours théoriques et/ou pratiques.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Une liste des établissements de formation de la Nouvelle-Écosse qui offrent des diplômes et des diplômes accrédités en matière d'enseignement préscolaire.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Liste et géolocalisation des organismes de formation spécialisée en arts soutenus par le programme d'Aide au fonctionnement du ministère de la Culture et des Communications en 2015-2016 (https://www.mcc.gouv.qc.ca/index.php?id=1645).

Des espèces d’arbres dominantes 2015Les données représentant les espèces d’arbres dominantes des forêts de la Colombie-Britannique en 2015 sont fondées sur des données Landsat et leur modélisation, dont les résultats sont cartographiés à une résolution spatiale de 30 m. La carte a été produite par l’algorithme de classification des « forêts aléatoires » appliqué à des variables prédictives calculées à partir de séries chronologiques d’images Landsat, notamment la réflectance de la surface, la couverture terrestre, les perturbations forestières et la structure de la forêt, ainsi qu’à des variables accessoires décrivant la topographie et la position. Les échantillons d’entraînement et de validation ont été tirés de l’Inventaire des ressources végétales (Vegetation Resources Inventory), sélectionnés parmi un ensemble stratifié de polygones présentant des conditions internes homogènes et divergeant peu par rapport aux données de télédétection. Des modèles locaux ont été appliqués à des carrés de 100 km x 100 km et, pour éviter les effets de bordure, tenaient compte des échantillons d’entraînement pour les 5 x 5 carrés voisins. Pour les espèces d’arbres qui occupent 80 % de la superficie forestière, l’exactitude globale s’est chiffrée à 72 %. L’étude montre que les données satellitaires et leur modélisation peuvent servir à produire des cartes complètes et à jour des attributs forestiers à l’échelle des sous peuplements en Colombie Britannique (Canada).Probabilité d’espèce d’arbre 2015Ce produit cartographique présente des données de distribution de probabilité d’appartenance à une classe d’espèce d’arbre en Colombie-Britannique d’après la modélisation de données Landsat donnant des résultats à résolution spatiale de 30 m. Les données représentent la probabilité d’appartenance à une classe d’espèce d’arbre en 2015. La carte a été produite par l’algorithme de classification des « forêts aléatoires » appliqué à des variables prédictives calculées à partir de séries chronologiques d’images Landsat, notamment la réflectance de la surface, la couverture terrestre, les perturbations forestières et la structure de la forêt, ainsi qu’à des variables accessoires décrivant la topographie et la position. Les échantillons d’entraînement et de validation ont été tirés de l’Inventaire des ressources végétales (Vegetation Resources Inventory), sélectionnés parmi un ensemble stratifié de polygones présentant des conditions internes homogènes et divergeant peu par rapport aux données de télédétection. Des modèles locaux ont été appliqués à des carrés de 100 km x 100 km et, pour éviter les effets de bordure, tenaient compte des échantillons d’entraînement pour les 5 x 5 carrés voisins. Pour les espèces d’arbres qui occupent 80 % de la superficie forestière, l’exactitude globale s’est chiffrée à 72 %. Un élément du processus de cartographie a consisté à obtenir les « votes » reçus pour chaque classe par les modèles de « forêts aléatoires ». Les votes sont analogues aux probabilités d’appartenance à une classe et renseignent davantage sur l’incertitude des classes de couverture terrestre à utiliser dans la modélisation. Les probabilités d’appartenance à une classe d’arbre inférieures à 5 % ont été masquées et converties à zéro.Lorsque vous utilisez ces données, veuillez en citer la source comme suit : Shang, C., Coops, N.C., Wulder, M.A., White, J.C., et Hermosilla, T. 2020. Update and spatial extension of strategic forest inventories using time series remote sensing and modeling. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 84, 101956. DOI: 10.1016/j.jag.2019.101956 ( Shang et al. 2020).

Cartes à haute résolution de la couverture terrestre forestière annuelle pour les écosystèmes forestiers du Canada (1984-2022). La série chronologique annuelle de cartes de la couverture terrestre forestière a une portée nationale (elle comprend les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada) et est le résultat de la caractérisation de la totalité de la couverture terrestre canadienne effectuée chaque année de 1984 à 2022. Les cartes de couverture terrestre de cette série chronologique ont été produites à partir d'une série chronologique annuelle d'images composites Landsat, de données sur les changements du couvert forestier et de données topographiques et hydrologiques auxiliaires, conformément au cadre décrit dans Hermosilla et al. (2022) et fondé sur l'approche présentée dans Hermosilla et al. (2018). Les innovations méthodologiques apportées comprennent (i) un ensemble de données d'entraînement précises obtenu à partir de produits de couverture terrestre existants à l'aide de mesures aériennes et spatiales de la structure forestière; (ii) une sélection des échantillons d'entraînement effectuée proportionnellement à la répartition de la couverture terrestre au moyen d'une approche pondérée en fonction de la distance; et (iii) la génération de modèles de classification régionale au moyen d'un système de pavés de 150 × 150 km. Les cartes sont post traitées à l'aide de données sur les perturbations afin de s'assurer que les transitions de classe dans le temps sont logiques, grâce à un modèle de Markov caché. Les modèles de Markov cachés évaluent les probabilités de classe pour chaque année afin de réduire la variabilité et le bruit possible dans les attributions de classe d'une année à l'autre (p. ex., lorsque les probabilités de classe sont du même ordre).Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., 2022. Land cover classification in an era of big and open data: Optimizing localized implementation and training data selection to improve mapping outcomes. Remote Sensing of Environment. 268, 112780. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112780. ( Hermosilla et al. 2022)Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G. W. Hobart, (2018). Disturbance-Informed Annual Land Cover Classification Maps of Canada's Forested Ecosystems for a 29-Year Landsat Time Series. Canadian Journal of Remote Sensing. 44(1) 67-87. 10.1080/07038992.2018.1437719 ( Hermosilla et al. 2018).

Le ministère de la Défense nationale a désigné des zones de pratiques de tir et d’exercices au large des côtes du Canada. Les activités dans ces zones peuvent comprendre les bombardements exécutés par les avions, le tir air-air, le tir air-mer, le tir au sol et le tir de D.C.A. Au Canada atlantique, la zone de la Nouvelle-Écosse comprend les emplois en zone maritime pour les opérations sous-marines et les exercices de tir (FIREX). La zone du golfe du Saint-Laurent, à l’exclusion des eaux territoriales françaises des îles Saint-Pierre et Miquelon, comprend les emplois en zone maritime pour les opérations sous-marines et l’exercice de démolition sous-marine. Pour plus de détails, voir le document Avis aux navigateurs, Partie F – Défense nationale – Avis des Forces armées, disponible en ligne à l’adresse https://www.notmar.gc.ca/publications/annual-annuel/section-f/f35-fr.pdf.Contraintes juridiques : les utilisateurs doivent savoir que les polygones représentant les zones de pratiques de tir et d'exercices ne sont fournis qu’à titre d’illustration et ne doivent pas être utilisés aux fins de navigation ou à des fins juridiques.

En 2010, 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 poursuivi le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires. Portant principalement sur les provinces des Prairies, une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide de l'imagerie satellite optique (AWiFS, Landsat-5, DMC) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 56 m. Des méthodes ont également été mises au point pour améliorer la classification optique à l'aide de l'imagerie RADARSAT-2, en vue de résoudre des problèmes liés à la couverture nuageuse. 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. Le processus global pour la réalisation de la Carte de l'inventaire des cultures comprend les étapes suivantes : acquisition de données par satellite; acquisition de données sur le terrain en vue du processus d'entraînement à la classification et de l'évaluation de l'exactitude; mise en œuvre opérationnelle de la méthode de classification.

Ces donnees servent au referencement de l'information spatiale et tabulaire relative aux installations de transformation des ressources forestieres. Chaque installation a un ou plusieurs sites de transformation, chacun consacre a la transformation des ressources a une fin precise. Par exemple, une installation de pate, papier et carton a un site de transformation pour la pate et un autre pour la production de papier. Toutes les installations qui utilisent 1 000 m3 ou plus de ressources forestieres en un an doivent avoir un permis d'exploitation. Cette categorie de donnees a ete remaniee en 2014 pour la rendre plus souple comme produit autonome.** 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) **