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    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

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    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

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    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

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    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

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    Les cartes du potentiel et des limitations des terres pour l'agriculture peuvent être utilisées à l'échelle régionale pour aider la prise de décisions sur l'amélioration des terres et le remembrement des exploitations agricoles, pour l'élaboration de plans d'aménagement et pour la préparation d'évaluations équitables des terres. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/0c113e2c-e20e-4b64-be6f-496b1be834ee

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    Les Silos à grains du Canada - jeu de données contient la liste des silos à grains au Canada telle qu'elle est communiquée par la Commission canadienne des grains (CCG). Les silos ont été localisés dans toute la mesure du possible selon leur emplacement réel, plutôt qu'une généralisation au point milieu du nom de la gare. De plus, l'information relative aux places de wagons du CN, du CP et des entreprises céréalières a été ajoutée lorsqu'elle a été publiée. Le présent jeu de données vise à offrir l'étendue temporelle et géographique des silos à grains au Canada. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/05870f11-a52a-4bf4-bc15-910fd0b8a1a3

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    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

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    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

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    En 2018, 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) 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/1f2ad87e-6103-4ead-bdd5-147c33fa11e6

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    Cet ensemble de données est aligné sur une grille et comprend un ensemble de données sur les attributs des sols respectant les normes et les spécifications du projet GlobalSoilMap à des incréments de profondeur spécifiés. Il s'étend sur la partie agricole du Canada. Les polygones de cartes du PPC ont été rastérisés et combinés à la grille de la mission SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) avec une grille de 90 mètres pour créer l'ensemble de données matricielles quadrillé. Des moyennes pondérées des attributs des sols sont générées à partir d'information existante sur l'horizon pédologique pour respecter les incréments de profondeur fixes reconnus. Les moyennes pondérées des attributs des sols sont calculées en utilisant toutes les composantes des sols à partir de leur superficie dans chaque polygone du PPC. Les moyennes pondérées des attributs des polygones sont représentées spatialement par la grille. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/cb29b370-3639-4645-9ef9-b1ef131837b7