792f0243-ad14-41c0-b048-eca79a8efb37 eng; CAN utf8; utf8 dataset; jeuDonnées Cole Fields Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Pacific Science/Ecosystem Science Division/Aquatic Ecosystems and Marine Mammal Science Section Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Science Pacifique/Division des sciences des écosystèmes/Section des écosystèmes aquatiques et des mammifères marins Data Stewardship Unit Co-Lead Co-responsable de l'Unité de la gérance des données 250-363-8060 250-363-8060 Institute of Ocean Sciences 9860 West Saanich Road P.O. Box 6000 Institut des sciences de la mer 9860 chemin West Saanich C.P. 6000 Sidney British Columbia Colombie-Britannique V8L 5T5 Canada Canada (le) DFO.PACScienceMSEAData-DonneesEASMSciencePAC.MPO@dfo-mpo.gc.ca DFO.PACScienceMSEAData-DonneesEASMSciencePAC.MPO@dfo-mpo.gc.ca http pointOfContact; contact 2025-11-28T23:50:16.445713Z North American Profile of ISO 19115:2003 - Geographic information - Metadata Profil nord-américain de la norme ISO 19115:2003 - Information géographique - Métadonnées CAN/CGSB-171.100-2009 French; Français Canada; Canada utf8; utf8 2 area; surface false EPSG:4326 https://epsg.io Pacific Coast Sentinel-3 Sea Surface Temperature Température de la surface de la mer de la côte du Pacifique Sentinel-3 2025-11-21 publication; publication 2025-10-30 creation; création MSEA Data Stewardship Unit Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Institute of Ocean Sciences 9860 West Saanich Road P.O. Box 6000 Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Institut des sciences de la mer 9860 chemin West Saanich C.P. 6000 250-363-8060 250-363-8060 Institute of Ocean Sciences 9860 West Saanich Road P.O. Box 6000 Institut des sciences de la mer 9860 chemin West Saanich C.P. 6000 Sidney British Columbia Colombie-Britannique V8L 4B2 Canada Canada (le) DFO.PACScienceMSEAData-DonneesEASMSciencePAC.MPO@dfo-mpo.gc.ca DFO.PACScienceMSEAData-DonneesEASMSciencePAC.MPO@dfo-mpo.gc.ca https://www.gis-hub.ca/dataset/sst-20m http originator; auteur This dataset includes fifteen GeoTIFFs of Sea Surface Temperature (SST) organized into five distinct marine regions along Canada's Pacific coast, derived from Sentinel 3 satellite data for the period of April-September 2017. For each region, three GeoTIFFs are provided which represent the mean, maximum, and standard deviation values of SST (degrees Celcius). Jupyter notebooks with Python code used for data downloading and processing are also included for reference. The primary objective of this dataset is to provide detailed, regional spatial information on SST for key areas of Canada's Pacific coast, including the nearshore environment. The data can be used for various applications including species distribution modelling. This dataset is intended to fill the knowledge gap by providing high-resolution, spatially explicit regional SST data for Canada's Pacific coast. Existing datasets may not provide sufficient spatial resolution or may not include comprehensive statistical measures (mean, max, standard deviation) of SST for these specific areas. The dataset is structured by region. For each of the five regions, a set of three related GeoTIFFs is provided, representing the mean, max, and standard deviation of SST. Within each regional set, the three layers share the same spatial reference system, resolution, and extent, making them suitable for direct use in analytical stacks (e.g., for species distribution models). The Sentinel-3 satellites, part of the European Union's Copernicus Programme, are equipped with the Sea and Land Surface Temperature Radiometer (SLSTR) which measures SST among other parameters. The SST data products in this dataset are derived from Sentinel-3 satellite data. The intent of the data is to represent the marine environment and so a mask that excludes land was applied during data download and extraction. The SST data products have been resampled using a bilinear interpolation from their native resolution to a 20 m resolution to provide more detailed spatial information. Cet ensemble de données comprend quinze GéoTIFFs de la température de la surface de la mer (SST) organisés en cinq régions marines distinctes le long de la côte canadienne du Pacifique, dérivés des données satellitaires Sentinelle 3 pour la période d'avril à septembre 2017. Pour chaque région, trois GeoTIFFs sont fournis qui représentent les valeurs moyennes, maximales et écart-type de SST. Les blocs-notes Jupyter avec code Python utilisé pour le téléchargement et le traitement des données sont également inclus à titre de référence. L'objectif principal de cet ensemble de données est de fournir des renseignements spatiaux régionaux détaillés sur la SST pour les zones clés de la côte du Pacifique du Canada, y compris l'environnement littoral. Les données peuvent être utilisées pour diverses applications, y compris la modélisation de la répartition des espèces. Cet ensemble de données vise à combler le manque de connaissances en fournissant des données régionales SST à haute résolution et spatialement explicites pour la côte canadienne du Pacifique. Les ensembles de données existants peuvent ne pas fournir une résolution spatiale suffisante ou ne pas inclure de mesures statistiques complètes (moyenne, max, écart-type) de la SST pour ces zones spécifiques. L'ensemble de données est structuré par région. Pour chacune des cinq régions, un ensemble de trois GeoTIFFs connexes est fourni, représentant la moyenne, la valeur maximale et l'écart-type de la SST. Au sein de chaque ensemble régional, les trois couches partagent le même système de référence spatiale, la même résolution et la même étendue, ce qui les rend appropriées pour une utilisation directe dans les piles analytiques (p. ex., pour les modèles de répartition des espèces). Les satellites Sentinel-3, qui font partie du programme Copernicus de l'Union européenne, sont équipés du radiomètre de température de surface de la mer et de la terre (SLSTR) qui mesure la SST, entre autres paramètres. Les produits de données SST de cet ensemble de données sont dérivés des données satellitaires Sentinel-3. L'objectif des données étant de représenter le milieu marin, un masque excluant les terres a été appliqué lors du téléchargement et de l'extraction des données. Les produits de données SST ont été rééchantillonnés à l'aide d'une interpolation bilinéaire de leur résolution native à une résolution de 20 m pour fournir des informations spatiales plus détaillées. completed; complété notPlanned; nonPlanifié https://api-proxy.edh-cde.dfo-mpo.gc.ca/catalogue/records/792f0243-ad14-41c0-b048-eca79a8efb37/attachments/Sentinel3-SeaSurfaceTemperature.png Sentinel3-SeaSurfaceTemperature Thumbnail Température de la surface de la mer Vignette sea surface temperature température de la surface de la mer sst tsm sentinel satellite satellite sentinelle satellite data données satellitaires theme; thème Oceanography Océanographie Temperature Température theme; thème Government of Canada Core Subject Thesaurus Thésaurus des sujets de base du gouvernement du Canada 2004 publication; publication 2016-07-04 creation;création geonetwork.thesaurus.external.theme.GC_Core_Subject Government of Canada; Library and Archives Canada Gouvernement du Canada; Bibliothèque et Archives Canada custodian; conservateur Open Government Licence - Canada (http://open.canada.ca/en/open-government-licence-canada) Licence du gouvernement ouvert - Canada (http://ouvert.canada.ca/fr/licence-du-gouvernement-ouvert-canada) license; licence license; licence grid; grille eng; CAN utf8; utf8 oceans 2017-04-01 2017-09-30 -135.00 -122.00 48.00 56.00 Methods: Data Downloading: The process begins with setting up a Conda environment and installing necessary packages, including eumetsat::eumdac for downloading data from the EUMETSAT data store. The data is downloaded using a Jupyter notebook (EUMDAC_downloadSST.ipynb shows an example of using the Data Store's API). Note that two approaches were used when developing this dataset. The first approach contained only the highest quality data: (applied filtration: SST > 0 & quality_level == 5 & NOT (l2p_flags.river) & NOT (l2p_flags.lake)) and the second approach (relaxed) contains data from lower quality classes, and has higher uncertainty, but better coverage (applied filtration: SST > 0 & quality_level > 1). The results in this dataset are from the relaxed approach with greater coverage. Data Extraction: After downloading daily NetCDF (NC) files, the data is extracted. This involves two steps: first, extracting the NC files from the downloaded data using a command-line script that calls the gpt.exe tool from the SNAP software with a specific XML processing script (SNAPprocessCollocate.xml). The second step involves extracting the SST data from the NC files, again using gpt.exe, but this time with a different XML processing script (SNAPextractSST.xml). Data Merging: After extraction, the SST files are merged together using another Jupyter notebook (MergeSST2.ipynb shows an example of how this is done). This creates monthly SST GeoTIFFs and a single combined SST dataset from all the individual files. Data Validation: Finally, the processed SST data is validated using the SNAP Desktop software. This involves extracting pixel values from the processed SST data and comparing them to reference data from a text file (lighthouse2017_wTemp.txt). The extracted pixel values are saved in a separate folder for further analysis. The GDAL utility was used, specifically gdalwarp to match the extent with existing rasters, gdalinfo to calculate statistics for each band, and gdal_translate to export as single band GeoTIFF files. The final layers provided here were extrapolated from the process above by applying a circular neighbourhood focal mean to match the extent of other environmental predictor values. Téléchargement de données : Le processus commence par la mise en place d'un environnement Conda et l'installation des packages nécessaires, y compris eumetsat : :eumdac pour le téléchargement de données à partir du magasin de données EUMETSAT. Les données sont téléchargées à l'aide d'un bloc-notes Jupyter (Eumdac_downloadsst.ipynb montre un exemple d'utilisation de l'API du magasin de données). Il convient de noter que deux approches ont été utilisées lors de l'élaboration de cet ensemble de données. La première approche contenait uniquement les données de la plus haute qualité : (filtration appliquée : SST > 0 & quality_vel == 5 & NOT (l2p_flags.river) & NOT (l2p_flags.lake)) et la deuxième approche (assouplie) contient des données provenant de classes de qualité inférieure, et présente une plus grande incertitude, mais une meilleure couverture (filtration appliquée : SST > 0 & quality_niveau > 1). Les résultats de cet ensemble de données proviennent de l'approche assouplie avec une plus grande couverture. Extraction de données : Après avoir téléchargé quotidiennement les fichiers NetCDF (NC), les données sont extraites. Cela implique deux étapes : premièrement, extraire les fichiers CN des données téléchargées à l'aide d'un script de ligne de commande qui appelle l'outil gpt.exe à partir du logiciel SNAP avec un script de traitement XML spécifique (SNAPprocessCollocate.xml). La deuxième étape consiste à extraire les données SST des fichiers CN, toujours en utilisant gpt.exe, mais cette fois avec un script de traitement XML différent (SNAPextractSST.xml). Fusion de données : Après l'extraction, les fichiers SST sont fusionnés à l'aide d'un autre bloc-notes Jupyter (Mergesst2.ipynb montre un exemple de la façon dont cela est fait). Cela crée des GeoTIFF SST mensuels et un seul ensemble de données SST combiné à partir de tous les fichiers individuels. Validation des données : Enfin, les données SST traitées sont validées à l'aide du logiciel SNAP Desktop. Il s'agit d'extraire des valeurs de pixels des données SST traitées et de les comparer aux données de référence d'un fichier texte (lighthouse2017_wTemp.txt). Les valeurs de pixels extraites sont enregistrées dans un dossier séparé pour une analyse plus approfondie. L'utilitaire GDAL a été utilisé, en particulier gdalwarp pour faire correspondre l'étendue avec les rasters existants, gdalinfo pour calculer les statistiques pour chaque canal et gdal_late pour exporter sous forme de fichiers GeoTIFF monocanal. Les dernières couches fournies ici ont été extrapolées à partir du processus ci-dessus en appliquant une moyenne focale de voisinage circulaire pour correspondre à l'étendue des autres valeurs prédictives environnementales. TIFF unknown MSEA Data Stewardship Unit Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Institute of Ocean Sciences 9860 West Saanich Road P.O. Box 6000 Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Institut des sciences de la mer 9860 chemin West Saanich C.P. 6000 250-363-8060 250-363-8060 Institute of Ocean Sciences 9860 West Saanich Road P.O. Box 6000 Institut des sciences de la mer 9860 chemin West Saanich C.P. 6000 Victoria British Columbia Colombie-Britannique V8L 4B2 Canada Canada (le) DFO.PACScienceMSEAData-DonneesEASMSciencePAC.MPO@dfo-mpo.gc.ca DFO.PACScienceMSEAData-DonneesEASMSciencePAC.MPO@dfo-mpo.gc.ca http distributor; distributeur https://api-proxy.edh-cde.dfo-mpo.gc.ca/catalogue/records/792f0243-ad14-41c0-b048-eca79a8efb37/attachments/sentinel-sst.zip HTTPS Pacific Coast Sentinel-3 Sea Surface Temperature Température de la surface de la mer de la côte du Pacifique Sentinel-3 Dataset;TIFF;eng,fra Données;TIFF;eng,fra https://api-proxy.edh-cde.dfo-mpo.gc.ca/catalogue/records/792f0243-ad14-41c0-b048-eca79a8efb37/attachments/Data_Dictionary_Sen3_SST_EN_FR.pdf HTTPS Data Dictionary Dictionnaire de données Supporting Document;PDF;eng,fra Document de soutien;PDF;eng,fra https://api-proxy.edh-cde.dfo-mpo.gc.ca/catalogue/records/792f0243-ad14-41c0-b048-eca79a8efb37/attachments/References.pdf HTTPS References Références Supporting Document;PDF;eng,fra Document de soutien;PDF;eng,fra https://egisp.dfo-mpo.gc.ca/arcgis/rest/services/open_data_donnees_ouvertes/pacific_coast_sentinel_3_sst/MapServer ESRI REST: Map Service Pacific Coast Sentinel-3 Sea Surface Temperature Température de la surface de la mer de la côte du Pacifique Sentinel-3 Web Service;ESRI REST;eng Service Web;ESRI REST;eng https://egisp.dfo-mpo.gc.ca/arcgis/rest/services/open_data_donnees_ouvertes/pacific_coast_sentinel_3_sst/MapServer ESRI REST: Map Service Pacific Coast Sentinel-3 Sea Surface Temperature Température de la surface de la mer de la côte du Pacifique Sentinel-3 Web Service;ESRI REST;fra Service Web;ESRI REST;fra