Ces données montrent la densité spatiale des cultures de céréales au Canada. Les régions où les densités spatiales calculées sont les plus élevées représentent les régions agricoles du Canada où les cultures de céréales sont les plus susceptibles de se trouver. Les résultats sont présentés sous forme de matrices auxquelles s’assortissent des valeurs numériques pour chaque pixel indiquant la densité spatiale calculée pour l’endroit visé. Des valeurs de densité spatiale plus élevées indiquent une probabilité plus élevée de trouver des cultures de céréales, selon une analyse des inventaires des cultures cartographiées d’AAC de 2009 à 2015. Pour plus d’information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/e0df876e-f56f-4797-8a7d-758e23bfa2b8

Ces données montrent la densité spatiale des cultures de soja au Canada. Les régions où les densités spatiales calculées sont les plus élevées représentent les régions agricoles du Canada où les cultures de soja sont les plus susceptibles de se trouver. Les résultats sont présentés sous forme de matrices auxquelles s’assortissent des valeurs numériques pour chaque pixel indiquant la densité spatiale calculée pour l’endroit visé. Des valeurs de densité spatiale plus élevées indiquent une probabilité plus élevée de trouver des cultures de soja, selon une analyse des inventaires des cultures cartographiées d’AAC de 2009 à 2015. Pour plus d’information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/7c444a60-3b82-48d9-a197-efdff0154aaf

Ces données montrent la densité spatiale des cultures de maïs au Canada. Les régions où les densités spatiales calculées sont les plus élevées représentent les régions agricoles du Canada où les cultures de maïs sont les plus susceptibles de se trouver. Les résultats sont présentés sous forme de matrices auxquelles s’assortissent des valeurs numériques pour chaque pixel indiquant la densité spatiale calculée pour l’endroit visé. Des valeurs de densité spatiale plus élevées indiquent une probabilité plus élevée de trouver des cultures de maïs, selon une analyse des inventaires des cultures cartographiées d’AAC de 2009 à 2015. Pour plus d’information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/92f73de5-5f46-4a8c-bc5f-c3872f268ecb

L’Atlas agropédologique est un ensemble de couches qui montrent les caractéristiques, la fertilité, la qualité du régime hydrique, la vulnérabilité à la dégradation et le potentiel des sols et des terres agricoles situées en Montérégie dans la province de Québec. An English version is available at http://nlwis-snite1.agr.gc.ca/cgi-bin/ogc/apaq-aapq_wms_e?service=wms&request=getcapabilities

L'ensemble de données sur la couverture des terres des Prairies aux environs de 1995 est une couche de données géospatiales matricielles à résolution de 30 mètres qui illustre les types rudimentaires de couverture terrestre de toutes les régions céréalières du Manitoba, de la Saskatchewan, de l'Alberta et du nord-est de la Colombie-Britannique pour l'année 1995. Il s'agit du regroupement de toutes les images classifiées (1993 à 1995) du Programme de paiements de transition du grain de l'Ouest (PPTGO), assemblées en une seule couche continue de données matricielles. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/e9dee957-e04d-46fb-b7e4-701739736173

La série d'ensembles de données « Ruissellement unitaire annuel au Canada selon AAC - 2013 » présente les tendances du ruissellement dans l'ensemble du pays au moyen d'isolignes du ruissellement unitaire annuel pour diverses probabilités de dépassement communément utilisées par les décideurs. Le ruissellement unitaire annuel est une mesure du volume d'eau de ruissellement par kilomètre carré. L'unité utilisée dans cette série d'ensembles de données est le décamètre cube (1000 m3) par kilomètre carré (dam3/km2), qui équivaut à une hauteur de précipitation de un millimètre sur le paysage. La série comprend un ensemble de données ponctuelles concernant les stations hydrométriques utilisées pour l'analyse du ruissellement unitaire, et sept ensembles de données présentant les isolignes ajustées pour les probabilités de dépassement de 10 %, 25 %, 50 %, 70 %, 75 %, 80 % et 90 %. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/a905bafc-74b5-4ec5-b5f9-94b2e19815d0

L'Outil de surveillance des sécheresses au Canada (OSSC) est un produit composite élaboré à partir d'une vaste gamme de renseignements, comme l'indice de végétation par différence normalisée (IVDN), les valeurs de débit d'eau, l'indice Palmer de gravité de la sécheresse et les indices de sécheresse utilisés par les secteurs de l'agriculture, des forêts et de la gestion de l'eau. Les régions susceptibles d'être touchées par la sécheresse sont analysées en fonction des cartes sur les précipitations, la température, l'indice de modélisation des sécheresses ainsi que les données climatiques, et les résultats sont interprétés par des scientifiques fédéraux, provinciaux et universitaires. Une fois par mois, habituellement avant le 10 du mois courant, le Service national d'information sur l'agroclimat (SNIA) d'AAC met à jour la série de données avec celles correspondant à la fin du mois précédent; il verse ensuite ces données dans la grande base de surveillance des sécheresses de l'Amérique du Nord (NA-DM, North American Drought Monitor). Les zones de sécheresse sont classées comme suit : D0 (sécheresse anormale) - représente une situation qui survient une fois tous les trois à cinq ans. D1 (sécheresse modérée) - représente une situation qui survient tous les cinq à dix ans D2 (sécheresse grave) - représente une situation qui survient tous les 10 à 20 ans D3 (sécheresse extrême) - représente une situation qui survient tous les 20 à 25 ans D4 (sécheresse exceptionnelle) - représente une situation qui survient tous les 50 ans. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/292646cd-619f-4200-afb1-8b2c52f984a2

La carte d'utilisation des terres (UT) pour 1990 couvre toutes les régions du Canada au sud du 60° N, à une résolution spatiale de 30 mètres. Les classes UT suivent le protocole du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) et comprennent : forêts, eaux, terres cultivées, prairies, lieux habités et autres terres. Cette carte a été élaborée en réponse à un besoin de données explicites, très précises et à haute résolution sur l'utilisation des terres, afin de répondre aux engagements d'AAC en matière de rapports internationaux.Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/02202cec-b4a1-4a1d-9997-edcbaca92d41

Ces ensembles de données montrent les secteurs où sont susceptibles de se trouver les grandes cultures dans les régions agricoles du Canada. Les résultats sont présentés sous forme de matrices auxquelles s’assortissent des valeurs numériques pour chaque pixel indiquant le niveau de densité spatiale calculé pour une culture particulière à cet endroit. Les régions présentant une densité spatiale plus élevée pour une culture donnée sont plus susceptibles de produire la même culture, selon les inventaires des cultures cartographiées au cours des années précédentes. Pour plus d’information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/fdf82539-5a74-440b-86ef-a16b7801c706

LiDAR Services International (LSI), une entreprise dont le siège social est situé à Calgary, a effectué un levé LiDAR aérien pour la réserve de la biosphère du Lac-Redberry (RBLR) et pour Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) en octobre 2011. Le projet comprenait la collecte de données LiDAR pour un bloc d'une superficie de 362,97 km2, soit 252,77 km2 pour la réserve de la biosphère du lac-Redberry et 110,20 km2 pour AAC dans une zone au nord-ouest de Saskatoon (Sask.).Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/c12645b7-4f70-4c37-808d-0b1ff3bd0051