En 2017, 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 : https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/cb3d7dec-ecc6-498b-ac17-949e03f29549

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

Ces données montrent la densité spatiale des cultures d’orge au Canada. Les régions où les densités spatiales calculées sont les plus élevées représentent les régions agricoles du Canada où les cultures d’orge 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 d’orge, 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/08ba1d1c-4985-46d4-be2d-495005689db2

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, 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 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

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

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

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

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