Ces données montrent la densité spatiale des cultures de canola au Canada. Les régions où les densités spatiales calculées sont les plus élevées représentent les régions agricoles du Canada où les cultures de canola 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 canola, 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/a1da661a-55b6-4ef5-936a-fb1b6f4fa486

En 2017, 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 répété le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires pour l'ensemble du Canada, afin de soutenir la réalisation d'un inventaire national des cultures. Une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide d'images satellitaires optiques (Landsat-8, Sentinel-2, Gaofen-1) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 30 m. En même temps que les acquisitions par satellite, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d'assurance-récolte provinciales (Alberta, Saskatchewan, Manitoba et Québec), tandis que des observations ponctuelles provenaient du Ministère de l'Agriculture de la Colombie-Britannique et du Ministère de l'Agriculture, de l'Alimentation et des Affaires rurales de l'Ontario. L'acquisition de données a aussi été supportée par les centres régionaux de recherches et développement d'AAC à Saint-Jean de Terre-Neuve, Kentville, Charlottetown, Fredericton, Guelph et Summerland. Pour plus d'information, consulter : https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/cb3d7dec-ecc6-498b-ac17-949e03f29549

L'ensemble de données « Dates moyennes du premier jour de gel à l'automne au Canada (1981-2010) » indique les dates moyennes et médianes du premier jour de gel à l'automne selon le calendrier julien. Il a été établi à partir de l'ensemble de données maillées ANUSPLIN en utilisant les plages de date du 1er janvier 1981 au 31 décembre 2010. L'ensemble de données comprend aussi les durées moyennes et médianes de la période sans gel (nombre de jours civils). Aux fins du présent ensemble de données, un jour sans gel est défini comme un jour où la température minimale quotidienne est supérieure à 0,0 degré Celsius. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/c293739c-4e16-4384-bff8-e3fdaddc5e5f

Les ensembles de données thématiques d'échelle nationale de la série « Sols du Canada, produit dérivé » montrent la répartition et l'étendue des attributs des sols tels que le drainage, la texture du matériau originel (parental), le type de matériau et la classification des sols sur la base des polygones des Levés pédologiques détaillés (LPD) des provinces et territoires, des polygones des Pédo paysages du Canada (PPC) et des ordres et grands groupes de sols. Le relief et les pentes associées du paysage canadien sont représentés sur la carte thématique des modelés des surfaces locales. La série « Sols du Canada, produit dérivé » a pour objet de faciliter la visualisation cartographique et les requêtes de base relatives aux Pédo paysages du Canada à l'échelle nationale. Pour obtenir des analyses plus détaillées ou plus complexes, les utilisateurs sont invités à consulter le produit intégral « Pédo paysages du Canada ». Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/8f496e3f-1e54-4dbb-a501-a91eccf616b8

La carte d'utilisation des terres (UT) pour 2000 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/b5f413d9-9acc-4ad7-b9a7-38486ed5fee7

Lignes de courbes de niveau générés à partir des données LiDAR capturés par McElhanney Consulting Services Ltd (MCSL). Les courbes de niveau relient les points de même élévation pour le paysage visé par le projet. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/9bdc1a9c-baf7-4eb0-a532-c1057b284b8f

Ces données montrent la densité spatiale des cultures de légumineuses au Canada. Les régions où les densités spatiales calculées sont les plus élevées représentent les régions agricoles du Canada où les cultures de légumineuses 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 légumineuses, 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/f6d91e82-c783-4a63-8235-7bf53b16b706

Les données du document « Sommaire des stratégies scientifiques par SRU (2016) » ont été tirées du Recensement de l'agriculture de 2016 à l'aide de documents publiés et provisoires décrivant les stratégiques scientifiques qui ont été définies par la Direction générale des sciences et de la technologie d'AAC. Les données ont été créées pour faciliter la description géographique et l'analyse des secteurs, ainsi que la production de rapports connexes. REMARQUE: La géométrie de ce service a été généralisée à partir de l'original pour un affichage plus rapide. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/0313f880-492c-4f4e-95ef-f53e4216576d

Le jeu de données « Bassin du ruisseau Tobacco Sud - courbes de niveau de 10 cm » est une représentation linéaire des données LiDAR du jeu de données réglée selon une courbe de niveau de 0,1 mètre. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/734078a9-9aa1-44a1-9e74-dc9387a9ecfe

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