8dddaa7f-c60d-4802-a662-2930c5aeedb8 eng; CAN utf8; utf8 dataset; jeuDonnées Dr. M. A. Wulder Government of Canada; Natural Resources Canada; Canadian Forest Service, Pacific Forestry Centre, Forest Geomatics Gouvernement du Canada; Ressources naturelles Canada; Service canadien des forêts Centre de foresterie du Pacifique Research Scientist Chercher (250) 363-0600 (250) 363-0600 (250) 363-6004 506 West Burnside Road 506 rue Burnside Ouest Victoria British Columbia Colombie-Britannique V8R 2E4 Canada Canada mike.wulder@canada.ca mike.wulder@canada.ca https://cfs.nrcan.gc.ca/employes/vue/mwulder http email only please courriel seulemente svp principalInvestigator; chercheurPrincipal 2026-02-17T10:07:00 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 EPSG:3978 http://www.epsg-registry.org 1.0 BC Tree Species Map/Likelihoods (2015) Carte d’espèce et la probabilité d’arbre pour la Colombie-Britannique en (2015) 2020 publication; publication 2020 creation; création Dr. M.A.Wulder Government of Canada; Natural Resources Canada; Canadian Forest Service, Pacific Forestry Centre, Forest Geomatics Gouvernement du Canada; Ressources naturelles Canada; Service canadien des forêts Centre de foresterie du Pacifique Research Scientist Chercher (250) 363-0600 (250) 363-0600 (250) 363-6004 506 Burnside Road West 506 rue Burnside Ouest Victoria British Columbia Colombie-Britannique V8R 2E4 Canada Canada mike.wulder@canada.ca mike.wulder@canada.ca https://cfs.nrcan.gc.ca/employes/vue/mwulder http email only please courriel suelemente svp principalInvestigator; chercheurPrincipal Dominant Species Map 2015 The data represent dominant tree species for British Columbia forests in 2015, are based upon Landsat data and modeling, with results mapped at 30 m spatial resolution. It is developed within the framework of Canada’s National Terrestrial Ecosystem Monitoring System (NTEMS). The map was generated with the Random Forests classifier that used predictor variables derived from Landsat time series including surface reflectance, land cover, forest disturbance, and forest structure, and ancillary variables describing the topography and position. Training and validation samples were derived from the Vegetation Resources Inventory (VRI), from a pool of polygons with homogeneous internal conditions and with low discrepancies with the remotely sensed predictions. Local models were applied over 100x100 km tiles that considered training samples from the 5x5 neighbouring tiles to avoid edge effects. An overall accuracy of 72% was found for the species which occupy 80% of the forested areas. Satellite data and modeling have demonstrated the capacity for up-to-date, wall-to-wall, forest attribute maps at sub-stand level for British Columbia, Canada. BC Species Likelihood 2015 The tree species class membership likelihood distribution data included in this product focused on the province of British Columbia, based upon Landsat data and modeling, with results mapped at 30 m spatial resolution. The data represent tree species class membership likelihood in 2015. The map was generated with the Random Forests classifier that used predictor variables derived from Landsat time series including surface reflectance, land cover, forest disturbance, and forest structure, and ancillary variables describing the topography and position. Training and validation samples were derived from the Vegetation Resources Inventory (VRI) selecting from a stratified pool of polygons with homogeneous internal conditions and with low discrepancies when related to remotely sensed information. Local models were applied over 100x100 km tiles that, to avoid edge effects, considered training samples from the 5x5 neighbouring tiles. An overall accuracy of 72% was found for the species which occupy 80% of the forested areas. As an element of the mapping process, we also obtain the votes received for each class by the Random Forest models. The votes can be understood as analogous to class membership likelihoods, providing enriched information on land cover class uncertainty for use in modeling. Tree species class membership likelihoods lower than 5% have been masked and converted to zero. When using this data, please cite as: Shang, C., Coops, N.C., Wulder, M.A., White, J.C., 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). Des espèces d’arbres dominantes 2015 Les 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. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. 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). onGoing; enContinue asNeeded; auBesoin https://csw.open.canada.ca/geonetwork/srv/api/records/8dddaa7f-c60d-4802-a662-2930c5aeedb8/attachments/BC_Tree_species_s.png thumbnail png; png https://csw.open.canada.ca/geonetwork/srv/api/records/8dddaa7f-c60d-4802-a662-2930c5aeedb8/attachments/BC_Tree_species.png large_thumbnail png; png https://csw.open.canada.ca/geonetwork/srv/api/records/8dddaa7f-c60d-4802-a662-2930c5aeedb8/attachments/BC_Tree_species_s_fre.png thumbnail_fre png; png https://csw.open.canada.ca/geonetwork/srv/api/records/8dddaa7f-c60d-4802-a662-2930c5aeedb8/attachments/BC_Tree_species.png large_thumbnail_fre png; png National Terrestrial Ecosystem Monitoring System (NTEMS) National Terrestrial Ecosystem Monitoring System (NTEMS) Forests Forêt theme; thème Government of Canada Core Subject Thesaurus Thésaurus des sujets de base du gouvernement du Canada 2004 creation; création 2016-07-04 publication; publication 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) otherRestrictions; autresRestrictions intellectualPropertyRights; droitsPropriétéIntellectuelle Les 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). Les données représentent les perturbations qui ont renouvelé les peuplements entre 1985 et 2010. D’autres changements peuvent ne pas être montrés. Pour éviter la confusion dans les secteurs d’utilisation agricole dynamique, un masque a été appliqué dans le processus de détection des changements. Ce masque d’exclusion des terres agricoles peut empêcher de saisir les changements à proximité des terres en question. Pour la composition d’images, on a retenu un intervalle d’environ 30 jours autour du 1er août pour produire les composites des meilleurs pixels allant servir comme données sources aux fins de la détection et de l’attribution des changements. Par conséquent, les changements survenus après le 31 août ne sont pas toujours cartographiés dans la bonne année; cela dit, selon l’évaluation nationale indépendante de l’exactitude des données, 97,7 % des changements sont étiquetés dans un délai de plus ou moins un an (Hermosilla et coll., 2016; http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2016.118767). grid; grille eng geoscientificInformation 2015 2015 -139.124219 -113.624219 47.9875 60.3625 GeoTIF 1.0 Brian Low Government of Canada; Natural Resources Canada; Canadian Forest Service, Pacific Forestry Centre, Forest Geomatics Gouvernement du Canada; Ressources naturelles Canada; Service canadien des forêts Centre de foresterie du Pacifique Manager, National Forest Information System Gestionnaire, Système national d'information forestière (250) 363-0600 (250) 363-0600 (250) 363-6004 506 Burnside Road West 506 rue Burnside Ouest Victoria British Columbia Colombie-Britannique V8R 2E4 Canada Canada brian.low@canada.ca brian.low@canada.ca https://ca.nfis.org/index_eng.html http email only please courriel suelemente svp custodian; conservateur http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425717301360 HTTP A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series Supporting Document;HTML;eng Document de soutien;HTML;eng https://opendata.nfis.org/mapserver/cgi-bin/wms_change_fra.cgi?request=GetCapabilities&service=WMS&version=1.3.0&layers=BC_tree_species_map_2015&legend_format=image%2Fpng&feature_info_type=text%2Fhtml OGC:WMS BC_tree_species_map_2015 BC_tree_species_map_2015 Web Service;WMS;fra Service Web;WMS;fra https://opendata.nfis.org/mapserver/cgi-bin/wms_change.cgi?request=GetCapabilities&service=WMS&version=1.3.0&layers=BC_tree_species_map_2015&legend_format=image%2Fpng&feature_info_type=text%2Fhtml OGC:WMS BC_tree_species_map_2015 BC_tree_species_map_2015 Web Service;WMS;eng Service Web;WMS;eng https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S030324341930738X HTTP Update and spatial extension of strategic forest inventories using time series remote sensing and modeling Update and spatial extension of strategic forest inventories using time series remote sensing and modeling Supporting Document;PDF;eng Document de soutien;PDF;eng https://opendata.nfis.org/downloads/forest_change/BC_tree_species_2015.zip HTTPS BC Tree Species Map/Likelihoods 2015 Carte d’espèce et la probabilité d’arbre pour la Colombie-Britannique en 2015 2015 Dataset;ZIP;eng Données;ZIP;eng