La série d'ensembles de données sur l'indicateur agroenvironnemental (IAE) fournit de l'information établie au moyen d'indicateurs qui évaluent l'impact environnemental des activités agricoles. Ces indicateurs agroenvironnementaux intègrent des données sur les sols, le climat et les caractéristiques de la surface émergée aux statistiques sur l'utilisation des terres et les pratiques de gestion des cultures et des animaux d'élevage. Les ensembles de données offrent de l'information précieuse, propre à chaque site, sur l'ensemble des conditions et des risques environnementaux en agriculture au Canada et leur évolution au fil du temps. La série d'ensembles de données regroupe les données de l'IAE qui sont liées à des caractéristiques géographiques et qui peuvent être représentées sur une carte. Elle n'inclut pas les autres types de données de l'IAE. Les ensembles de données peuvent être classés dans les grands groupes suivants : gestion des terres agricoles, santé des sols, qualité de l'eau, qualité de l'air, et industrie des aliments et des boissons (non inclus). Ensemble de données sur la gestion des terres agricoles : couverture des sols, habitat faunique, et gestion des terres agricoles (non inclus). Ensembles de données sur la santé des sols : érosion du sol, matière organique du sol, éléments traces, et salinité du sol. Ensembles de données sur la qualité de l'eau : - azote, phosphore, coliformes, et pesticides. Ensembles de données sur la qualité de l'air : gaz à effet de serre, ammoniac, et matière particulaire. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/e996d9be-6a3b-4059-9afc-17dc68385f05

En 2009, 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 entrepris un 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) et radar (RADARSAT­2), 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. La méthodologie initiale a été élaborée en partenariat avec la Direction générale de la recherche d'AAC, et soutenue en partie par l'Agence spatiale canadienne. L'objectif à long terme consistait à étendre cette initiative, à partir de l'expérience dans les Prairies, et de produire un inventaire annuel des cultures pour tout le territoire agricole du Canada. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/ce7873ff-fbc0-4864-946e-6a1b4d739154

Dans la série de jeux de données « Anomalies de l'IVDN maximal hebdomadaire meilleure qualité », chaque valeur de pixel correspond à la différence (anomalie) entre l'IVDN maximal moyen « meilleure qualité » pour n-années d'une semaine donnée (par ex., semaine 18, 2000-2014) et l'IVDN maximal « meilleure qualité » de la même semaine dans une année précise (par ex., semaine 18, 2014). Les anomalies de l'IVDN maximal 0 indiquent un IVDN maximal hebdomadaire supérieur à la normale. Les anomalies proches de 0 indiquent que l'IVDN maximal hebdomadaire est similaire à la normale. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/ea6b4be2-9826-47f3-a387-33ddf02592f4

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

Des données topographiques portant sur les lacs de la vallée de la rivière Qu'Appelle, dans le centre de la Saskatchewan. Ces données ont été recueillies à l'automne 2008 et comprennent les courbes de niveau, les lignes de rivage, les cotes altimétriques, et l'index des pavés. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/d838afd0-8918-42e1-acdd-8c69f9b5a7e1

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'indice de stress d'évaporation (ESI) décrit les anomalies temporelles dans l'évapotranspiration (ET), mettant en évidence les zones oùles taux d'utilisation de l'eau sont anormalement élevés ou anormalement faibles sur la surface terrestre. Ici, l'ET est récupérée par l'intermédiaire du bilanénergétique au moyen des signaux télédétectés de changement dans le temps de la température de surface terrestre (TST). La TSTest une variable à réponse rapide qui fournit des renseignements indirects à une résolution spatiale relativement élevée concernant les conditions d'humiditéàla surface du sol et les conditions de stress pesant sur la culture, lesquelles évoluent rapidement. L'ESIpossède aussi la capacité de capter des signaux précoces de « sécheresse éclair », occasionnée par de longues périodes de temps chaud, sec et venteux menant à un épuisement rapide de l'humiditédu sol.Les valeurs de l'ESI quantifient les anomalies normalisées (valeurs σ) dans le rapport entre l'ET réelle et potentielle par ciel clair (fPET), qui sont dérivées de l'imagerie satellitaire infrarouge thermique (TIR) provenant de plateformes géostationnaires. Afin de capter une plage dans les échelles de temps, des composites fPET sont élaborés pour des fenêtres mobiles de 1, 2 ou 3 mois avançant àdes intervalles de 7 jours. Les anomalies normaliséessont ensuite calculées selon des conditions normales (moyenne et écart-type) pour chaque intervalle composite évalué sur une période d'enregistrement de 2000 à2015.Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/679f676a-330a-456f-9928-a4fafc95f9f8

Ces données montrent la densité spatiale des cultures de blé au Canada. Les régions où les densités spatiales calculées sont les plus élevées représentent les régions agricoles du Canada où les cultures de blé 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 blé, 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/a9e958ab-94db-484b-9a6e-7ec74f6b5a25

Cette série de données représente l'humidité volumique du sol (pourcentage de saturation du sol) pour la couche superficielle, exprimée en écart par rapport à la moyenne à long terme. La moyenne est calculée pour chaque endroit et chaque période à partir des données pour toutes les années disponibles, selon la durée de la série chronologique de données satellitaires. Les valeurs supérieures à zéro représentent les zones plus humides que la moyenne à long terme, et les valeurs inférieures à zéro représentent les zones plus sèches que la moyenne à long terme. Les données sont acquises quotidiennement, et la moyenne est établie pour la semaine et le mois en conformité avec la norme ISO. Les données sont produites à partir de données satellites en hyperfréquences passives recueillies par le satellite SMOS de mesure de l'humidité des sols et de la salinité des océans, puis converties en humidité du sol au moyen de la version 6.20 du processeur d'humidité du sol SMOS. Les données sont produites par l'Agence spatiale européenne et sont obtenues en vertu d'une proposition de catégorie 1 pour des données sur l'humidité du sol de niveau 2. Les données sont maillées à une résolution de 0,25 degré. Des indicateurs de la qualité des données ont été appliqués afin de retirer les zones où des précipitations étaient présentes au moment de l'acquisition ou où une couverture neigeuse était détectée ou lorsque l'interférence aux fréquences radioélectriques (RFI) était supérieure à un seuil acceptable. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/723bbb4c-d209-4599-b39b-0ede5a0a0371