Le jeu de données « Projets de données LiDAR d'Agriculture et Agroalimentaire Canada » a été créé à partir de données spatiales existantes. Il contient l'empreinte (aperçu) de toutes les données LiDAR diffusées ouvertement par Agriculture et Agroalimentaire Canada. La méthode LiDAR (détection et télémétrie par ondes lumineuses) consiste en l'acquisition de points de localisation au moyen d'une technologie de télédétection optique. Ce jeu de données fournit des renseignements de base sur l'emplacement, la source et les propriétés des données. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/a760f9e0-7013-4187-9261-2e69b01edd9a

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

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

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

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

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

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

Les ensembles de données de la série « Paysages agricoles des Prairies (PAP)Les ensembles de données de la série « Paysages agricoles des Prairiesqui présentent des ressources en sols et en eau, des utilisations des terres et des pratiques agricoles similaires. Ces zones sont représentées sous forme de polygones vectoriels. Sur la base d'attributs choisis tirés des Pédo-paysages du Canada (PPC) et du Recensement de l'agriculture de 1996, les Prairies ont été divisées en 13 (treize) classes ou groupes de pratiques agricoles, lesquels sont par ailleurs regroupés en cinq (5) grands groupes de pratiques agricoles. Les attributs typiquement utilisés pour définir les groupes de pratiques agricoles sont les suivants : proportion de pâturage, proportion de jachère, diversité des cultures, taille des fermes, et niveau d'intrants (produits chimiques et engrais). Les cinq (5) grands groupes ont été conçus de manière à ce que puissent être mieux saisies les relations entre les groupes. Pour plus d'information, consulter : https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/0b2303be-ef05-49a8-8082-44a3eabcfa57

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'Agriculture et Agroalimentaire Canada 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 (temps anormalement sec) - 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 : https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/292646cd-619f-4200-afb1-8b2c52f984a2