L'ensemble de données sur la couverture des terres des Prairies aux environs de 1995 est une couche de données géospatiales matricielles à résolution de 30 mètres qui illustre les types rudimentaires de couverture terrestre de toutes les régions céréalières du Manitoba, de la Saskatchewan, de l'Alberta et du nord-est de la Colombie-Britannique pour l'année 1995. Il s'agit du regroupement de toutes les images classifiées (1993 à 1995) du Programme de paiements de transition du grain de l'Ouest (PPTGO), assemblées en une seule couche continue de données matricielles. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/e9dee957-e04d-46fb-b7e4-701739736173

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

En 2014, 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/ae61f47e-8bcb-47c1-b438-8081601fa8fe

En 2011, 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 étendu à la Colombie-Britannique, à l'Ontario, au Québec et aux provinces Maritimes le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires, 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-5, DMC) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 30m. 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. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/58ca7629-4f6d-465a-88eb-ad7fd3a847e3

Cette série de données représente l'humidité volumique du sol (pourcentage de saturation du sol) de la couche superficielle (<5 cm). 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 satellite 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 5.51 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 il y avait des précipitations au moment de l'acquisition, où une couverture neigeuse était détectée et lorsque l'interférence aux fréquences radioélectriques (RF) était supérieure à un seuil acceptable. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/a0533280-2bf6-40ba-a126-bc7ed2336017

En 2011, 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 étendu à la Colombie-Britannique, à l'Ontario, au Québec et aux provinces Maritimes le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires, 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-5, DMC) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 30m. 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. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/58ca7629-4f6d-465a-88eb-ad7fd3a847e3

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

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

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

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