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

Ces données, tirées du Recensement de l’agriculture de 2011, proviennent de la documentation publiée ou préliminaire décrivant le secteur des céréales et des légumineuses. L’ensemble de données a été créé pour faciliter la description géographique et l’analyse du secteur, ainsi que la production de rapports connexe. La sélection de variables du Recensement de l’agriculture de 2011 s’est appuyée sur le document « Projet de stratégie scientifique de la DGST pour les céréales et les légumineuses » (version 21 produite le 25 février 2014) document dans lequel il est écrit: « Voici la liste des céréales et des légumineuses qui relèvent des programmes de la DGST, et par conséquent de la présente stratégie scientifique sectorielle: Céréales; blé (toutes catégories), orge (de brasserie et fourragère), avoine, seigle, triticale; maïs-grain. Légumineuses; haricots secs (blanc et de couleur), pois secs (verts, jaunes et autres), lentilles, pois chiches.» Pour plus d’information, consulter : www.agr.gc.ca/atlas/metadonnees/5a8973f8-1d7c-4ead-a1a6-2883b7b9a8b6

Le produit « Couverture des terres des régions agricoles du Canada, vers l'an 2000 » est une classification thématique des terres représentant les conditions des régions agricoles du Canada, aux environs de 2000. La couverture des sols est dérivée de l'imagerie multispectrale des capteurs Landsat5-TM et/ou Landsat7-ETM+, traitée, avec des données d'apprentissage de référence au sol, par un processus d'arbre de décision ou de classification supervisée (dirigée). La classification des images comprend des étapes de segmentation des objets, de filtrage des pixels et/ou de post-traitement. La cartographie est corrigée d'après la Couche de cohérence des données de GéoBase. Les entités du Réseau routier national (1/50 000) ainsi que d'autres produits sélectionnés de couvertures des terres sont intégrés au produit. Les mosaïques des zones UTM sont générées à partir des images classifiées de 30 m de résolution. Un index spatial est disponible indiquant les dates des images Landsat utilisées dans la classification. Ce produit est publié et compilé par Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC), mais il intègre également des produits cartographiques générés par des agences provinciales et fédérales, signifiant ainsi une adaptation appropriée des légendes. Ce produit inclut les zones UTM 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, et 22 correspondants aux régions agricoles de diverses provinces (Terre-Neuve, Île-du-Prince-Édouard, Nouvelle-Écosse, Nouveau-Brunswick, Québec, Ontario, Manitoba, Saskatchewan, Alberta, Colombie-Britannique), couvrant approximativement 370 000 000 hectares de surface cartographiée. Les classes cartographiées sont les suivantes : Eau, Sols nus, Zones bâties, Arbustaies, Terres humides, Prairies, Terres en culture annuelle, Cultures vivaces et pâturages, Forêt de conifères, Forêt feuillue et Forêt mixte. Toutefois, on insiste particulièrement sur la délimitation exacte des classes d'étendues agricoles, soit les cultures annuelles (terres en culture et cultures spécialisées comme les vignobles et les vergers), les cultures vivaces (incluant les pâturages et les fourrages) et les prairies.Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/16d2f828-96bb-468d-9b7d-1307c81e17b8

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

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

En 2016, 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 : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/b8e4da73-fb5f-4e6e-93a4-8b1f40d95b51

En 2015, 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) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 30m. En même temps que les acquisitions par satellites, des données de réalité de terrain ont été fournies par des sociétés d'assurance-récolte provinciales, par le Ministère de l'Agriculture de la Colombie Britannique et par le personnel d'AAC en régions. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/3688e7d9-7520-42bd-a3eb-8854b685fef3

En 2010, 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 poursuivi le 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, DMC) et radar (RADARSAT-2), 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. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/6dc5170d-4167-47e4-b80a-93ed2b47f023

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

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