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

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

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

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

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

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

En 2010, 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 poursuivi le processus visant à produire des cartes numériques de l'inventaire annuel des cultures à l'aide d'images satellitaires. Portant principalement sur les provinces des Prairies, une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide de l'imagerie satellite optique (AWiFS, Landsat-5, DMC) et radar (RADARSAT-2), avec une résolution spatiale finale de 56 m. Des méthodes ont également été mises au point pour améliorer la classification optique à l'aide de l'imagerie RADARSAT-2, en vue de résoudre des problèmes liés à la couverture nuageuse. 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. Le processus global pour la réalisation de la Carte de l'inventaire des cultures comprend les étapes suivantes : acquisition de données par satellite; acquisition de données sur le terrain en vue du processus d'entraînement à la classification et de l'évaluation de l'exactitude; mise en œuvre opérationnelle de la méthode de classification. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/6dc5170d-4167-47e4-b80a-93ed2b47f023

Le cadre écologique national fourni un contexte spatial national cohérent pour décrire et surveiller l'évolution des écosystèmes à divers niveaux de généralisation. L'utilisation d'unités écologiques normalisées facilite la communication et l'échange de rapports entre les divers gouvernements et les diverses disciplines, et il importait d'établir une base commune pour rendre compte de l'état de l'environnement et de la pérennité des écosystèmes du Canada. Pour plus d’information, consulter : www.agr.gc.ca/atlas/metadonnees/d4e06158-8415-488e-a569-b5522f784515

Cette série de données représente la quinzaine d'humidité du sol volumétrique (p. 100 des sols saturés) pour la couche de surface, exprimée comme une différence par rapport à la moyenne à long terme. La moyenne est calculée pour chaque endroit et chaque période à partir des données pour toutes les années disponibles, selon la durée de la série chronologique de données satellitaires. Les valeurs supérieures à zéro représentent les zones plus humides que la moyenne à long terme, et les valeurs inférieures à zéro représentent les zones plus sèches que la moyenne à long terme. 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 satellites 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 6.20 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 des précipitations étaient présentes au moment de l'acquisition ou où une couverture neigeuse était détectée ou lorsque l'interférence aux fréquences radioélectriques (RFI) était supérieure à un seuil acceptable. Pour plus d'information, consulter : http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/17c46ff1-ae53-4835-9ff8-573f835e316c

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