Le Recensement de l'agriculture est diffusé selon les unités géographiques normalisées (limites) de Statistique Canada. Étant donné que ces unités de recensement ne sont ni le reflet ni l'équivalent d'unités biophysiques du paysage (les écorégions, les pédo-paysages ou les bassins versants, par exemple), Agriculture et Agroalimentaire Canada, en collaboration avec la Division de l'agriculture de Statistique Canada, a mis au point un processus d'interpolation (réaffectation ou répartition au prorata) des données du Recensement de l'agriculture de façon à passer des unités polygonales de recensement à des unités polygonales biophysiques. Dans les « Données interpolées du Recensement de l'agriculture », des procédures de suppression des données pour des raisons de confidentialité ont été appliquées par Statistique Canada aux tables personnalisées pour que l'on ne puisse pas associer des données statistiques à une exploitation agricole en particulier ou à un exploitant identifiable. La valeur « -1 » qui figure dans les cellules de données indique que l'information a été supprimée par Statistique Canada afin de protéger la confidentialité des répondants. Les valeurs nulles ou les cellules vides indiquent tout simplement qu'aucune donnée n'a été déclarée. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/1dee8513-5c73-43b6-9446-25f7b985cd00

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

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

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

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

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

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