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Information sur les forêts du Canada provenant d'images satellitaires

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Les données aux forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des forêts au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Les informations recueillies représentent 25 années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2010 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada (White et al. 2017). Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées. Par example, elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016). Les données offertes sont : 1. changement binaire/aucun changement, 2. année du changement et 3. type de changement. Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321. DOI: 10.1016/j.rse.2017.03.035.

Imagerie mondiale (graphique d'arrière-plan) fournie par les services Web ESRI avec des sources d'Esri, DigitalGlobe, GeoEye, Earthstar Geographics, CNES/Airbus DS, USDA, USGS, AeroGRID, IGN et la communautè des utilisateurs SIG

La science et les méthodes mises en place pour générer les informations présentées ici, qui suivent et caractérisent l’histoire des forêts canadiennes, ont été dirigées par le Service canadien des forêts de Ressources naturelles Canada, en partenariat avec l’Université de la Colombie-Britannique et grâce à l’appui de l’Agence spatiale canadienne, et ont été renforcées par la capacité de traitement de Westgrid de Calcul Canada.

Téléchargez les données ici:

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Ensemble de données La description Lien de téléchargement
Changement 85-11 Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Les informations recueillies représentent vingt-cinq années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2010 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada. Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321. (White et al. 2017). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, L.B.,Campbell, (2016). Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth, Vol. 9. ( Hermosilla et al. 2016). Binary change/no-Change 1985-2011 (GeoTif, 227MB),
Changer le type 85-11 Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Les informations recueillies représentent vingt-cinq années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2010 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada. Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016). Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321.(White et al. 2017). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, L.B.,Campbell, (2016). Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth, Vol. 9. ( Hermosilla et al. 2016). Change type 1985-2011 (GeoTif, 249MB),
Changer d'année 85-11 Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Les informations recueillies représentent vingt-cinq années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2010 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada. Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016). Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321.(White et al. 2017). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, L.B.,Campbell, (2016). Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth, Vol. 9. ( Hermosilla et al. 2016). Change year 1985-2011 (GeoTif, 280MB),
Changement 12-15 Les données type des changements forestiers décrites ici sont une mise à jour des données ouvertes publiées précédemment. La plage de dates pour ces données est de 2012 à 2015. Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Les informations recueillies représentent vingt-cinq années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2010 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada. Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016) Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321.(White et al. 2017).Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, L.B.,Campbell, (2016). Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth, Vol. 9. ( Hermosilla et al. 2016). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, (2017). Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 63. ( Hermosilla et al. 2017). Binary change/no-Change 2012-2015 (GeoTif, 82MB),
Changer le type 12-15 Des changements forestiers au Canada 2012-2015. Les données type des changements forestiers décrites ici sont une mise à jour des données ouvertes publiées précédemment. La plage de dates pour ces données est de 2012 à 2015. Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Les informations recueillies représentent vingt-cinq années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2010 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada. Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016). Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321.(White et al. 2017). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, L.B.,Campbell, (2016). Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth, Vol. 9. ( Hermosilla et al. 2016). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, (2017). Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 63. ( Hermosilla et al. 2017). Change type 2012-2015 (GeoTif, 90MB),
Changer d'année 12-15 Les données annuelles des changements forestiers décrites ici sont une mise à jour des données ouvertes publiées précédemment. La plage de dates pour ces données est de 2012 à 2015. Les données relatives aux changements forestiers que renferme ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier entier) et offrent la première caractérisation complète des feux de forêt et des récoltes au Canada à une résolution spatiale en rapport avec l’impact humain. Les informations recueillies représentent vingt-cinq années de renouvellement des peuplements dans les forêts du pays. Elles proviennent d’une source unique de données cohérentes et spatialement explicites, obtenues de manière entièrement automatisée. La capacité démontrée de caractériser les forêts à une résolution qui saisit l’impact humain est essentielle pour établir la base de référence destinée à la surveillance détaillée des écosystèmes forestiers des points de vue des sciences et de la gestion. Des séries chronologiques de données Landsat ont servi à caractériser les tendances nationales des perturbations causées par le feu et la récolte qui renouvellent les peuplements pour la période de 1985 à 2010 sur les 650 millions d’hectares forestiers du Canada. Les données Landsat ont une résolution de 30 m, de sorte que les informations relatives aux changements sont très détaillées et en rapport avec l’impact humain. Elles permettent de suivre les changements forestiers annuels qui renouvellent les peuplements. Les types de perturbation renouvelant les peuplements sont étiquetés feu de forêt et récolte, le niveau inférieur de confiance étant aussi fourni. La distinction et la communication des probabilités d’appartenance à une classe inférieure servent à indiquer aux utilisateurs que certains changements étaient difficiles à attribuer à un type, mais qu’ils sont considérés comme correctement catégorisés, de façon générale. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016). Si vous utilisez les données, prière d’en citer la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). ( White et al. 2017). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, L.B.,Campbell, (2016). Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth, Vol. 9. ( Hermosilla et al. 2016). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, (2017). Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 63. ( Hermosilla et al. 2017). Change year 2012-2015 (GeoTif, 92MB),
Canada RVB 2015 Image composite Landsat RVB haute résolution du Canada (2015). Ce produit d’image national représente l’image composite de substitution « Composite to Change » (C2C) dérivée de milliers d’images Landsat acquises entre le 1er juillet et le 30 août 2015. Le processus global suivi est décrit dans Hermosilla et coll. (2016). avec les détails concernant la génération de composites de réflectance de surface sans lacune trouvés dans ( Hermosilla et al. 2015). Suivant la motivation et la justification présentées dans White et coll. (2014), l’imagerie Landsat a été soumise à une série d’étapes de traitement visant à éliminer les nuages et les ombres ainsi que la brume et d’autres effets atmosphériques indésirables. Des séries temporelles d’images Landsat d’une année à l’autre sont interrogées pour éviter d’avoir des emplacements pour lesquels il manque des valeurs pour assurer une couverture spatiale exhaustive des composites de réflectance de surface à l’échelle nationale. Lorsque vous utilisez ces données, veuillez en identifier la source comme suit : Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C. et Hobart, G.W., 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment, 158, p. 220-234. Hermosilla et al. 2015). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, L.B.,Campbell, (2016). Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth, Vol. 9. ( Hermosilla et al. 2016). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, (2017). Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 63. ( Hermosilla et al. 2017). Landsat Composite Image 2015 (GeoTif, 29GB),
Couverture de terres 2015 Les données sur la couverture des terres forestières incluses dans ce produit ont une portée nationale (écosystème forestier complet) et représentent la caractérisation de la totalité de la couverture terrestre canadienne pour 2015. Ce produit a été réalisé à l'aide d'images de réflectance composites annuelles sans lacune au moyen du processus « Virtual Land Cover Engine » (VLCE) (voir Hermosilla et coll., 2018) appliqué aux 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada. Les éléments de l'approche de classification VLCE sont l'inclusion d'informations de perturbation dans les processus ainsi que la garantie que les transitions de classes dans le temps sont logiques. En outre, un modèle de Markov caché est mis en œuvre pour évaluer les vraisemblances de classe d'années individuelles afin de réduire la variabilité et le bruit possible dans les affectations de classe d'année en année (pour les cas où les vraisemblances de classe sont similaires). Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016). Pour consulter une description détaillée du processus VLCE et du produit de couverture terrestre généré par la suite, y compris une évaluation de la précision, veuillez consulter Hermosilla et al. (2018). Lorsque vous utilisez ces données, veuillez en identifier la source comme suit : White, J.C., M.A. Wulder, T. Hermosilla, N.C. Coops, and G. Hobart. (2017). A nationwide annual characterization of 25 years of forest disturbance and recovery for Canada using Landsat time series. Remote Sensing of Environment. 192: 303-321. (White et al. 2017). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, L.B.,Campbell, (2016). Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth, Vol. 9. ( Hermosilla et al. 2016). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, (2017). Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 63. ( Hermosilla et al. 2017). Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, (2018). Disturbance-Informed Annual Land Cover Classification Maps of Canada's Forested Ecosystems for a 29-Year Landsat Time Series. Canadian Journal of Remote Sensing. Vol. 44. ( Hermosilla et al. 2018). Forest Land Cover 2015 (GeoTif, 1.7GB),
Terres humides 2000-16 Les données binaires sur les terres humides présentées dans ce produit ont une étendue nationale (ensemble de l’écosystème forestier) et constituent une caractérisation entière pour la période s’étendant de 2001 à 2016 (Wulder et coll., 2018). Ce produit a été réalisé à l’aide d’images composites annuelles de la réflectance sans lacunes ainsi que de cartes annuelles des changements forestiers pour les 650 millions d’hectares d’écosystèmes forestiers du Canada, en suivant le processus du Virtual Land Cover Engine (VLCE) (voir Hermosilla et coll., 2018). La méthode de classification VLCE consiste notamment à inclure de l’information sur les perturbations dans les processus ainsi qu’à s’assurer que les transitions de classe dans le temps sont logiques. En outre, un automate de Markov à états cachés est utilisé pour évaluer les probabilités de classe pour chaque année afin de réduire la variabilité et le bruit possible dans les attributions de classe d’une année à l’autre (p. ex., lorsque les probabilités de classe sont du même ordre). Pour ce produit, afin qu’un pixel puisse être actuellement considéré comme une terre humide, il doit avoir été classé comme tel pendant au moins 80 % du temps entre 2001 et 2016 inclusivement ou pendant treize de ces années. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes appliquées pour la détection des changements dans les séries chronologiques, veuillez consulter Wulder et coll. (2018). Une description détaillée du processus VLCE et du produit résultant décrivant la couverture terrestre, y compris l’évaluation de l’exactitude, se trouve dans Hermosilla et coll. (2018). Lorsque vous utilisez ces données, veuillez en identifier la source comme suit : Wulder, M.A., Z. Li, E. Campbell, J.C. White, G. Hobart, T. Hermosilla, and N.C. Coops (2018). A National Assessment of Wetland Status and Trends for Canada’s Forested Ecosystems Using 33 Years of Earth Observation Satellite Data. Remote Sensing.( Wulder et al. 2018). For a detailed description of the VLCE process and the subsequently generated land cover product, including an accuracy assessment, please see Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, (2018). Disturbance-Informed Annual Land Cover Classification Maps of Canada's Forested Ecosystems for a 29-Year Landsat Time Series. Canadian Journal of Remote Sensing. Vol. 44. ( Hermosilla et al. 2018). Wetlands 2000-2016 2015 (GeoTif, 607MB),
Terres humides 84-16 Les données de dénombrement annuel des terres humides présentées dans ce produit ont une étendue nationale (ensemble de l’écosystème forestier) et constituent une caractérisation entière des terres humides pour la période 1984-2016 (Wulder et coll., 2018). Ce produit a été réalisé à l’aide d’images composites annuelles de la réflectance sans lacunes ainsi que de cartes annuelles des changements forestiers pour les 650 millions d’hectares d’écosystèmes forestiers du Canada, suivant le processus du Virtual Land Cover Engine (VLCE) (voir Hermosilla et coll., 2018). La méthode de classification VLCE consiste notamment à inclure de l’information sur les perturbations dans les processus ainsi qu’à s’assurer que les transitions de classe dans le temps sont logiques. En outre, un automate de Markov à états cachés est utilisé pour évaluer les probabilités de classe pour chaque année afin de réduire la variabilité et le bruit possible dans les attributions de classe d’une année à l’autre (p. ex., lorsque les probabilités de classe sont du même ordre). Les valeurs peuvent varier de 0 à 33, désignant le nombre d’années, entre 1984 et 2016, où un pixel a été classé « terre humide » ou « terre humide arborée » dans le cube de données VLCE. Pour avoir un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes appliquées pour détecter des changements, dans les séries chronologiques, ainsi que de l’information sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données, voir Hermosilla et coll. (2016). Hermosilla et coll. (2018) donnent une description détaillée du processus VLCE et du produit de couverture terrestre résultant, y compris l’évaluation de l’exactitude. Wulder et coll. (2018) décrivent les analyses ciblées des terres humides. Lorsque vous utilisez ces données, veuillez en citer la source comme suit : Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, L.B.,Campbell, (2016). Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth, Vol. 9. ( Hermosilla et al. 2016). A detailed description of the VLCE process and the subsequently generated land cover product, including an accuracy assessment, please see Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C.,White, N.C.,Coops, G. W.,Hobart, (2018). Disturbance-Informed Annual Land Cover Classification Maps of Canada's Forested Ecosystems for a 29-Year Landsat Time Series. Canadian Journal of Remote Sensing. Vol. 44. ( Hermosilla et al. 2018). The focused wetland analyses can be found described in A National Assessment of Wetland Status and Trends for Canada’s Forested Ecosystems Using 33 Years of Earth Observation Satellite Data. (2018) Wulder, M.A., Z Li, E. M. Campbell, J. C. White, G. Hobart, T. Hermosilla and N. C. Coops.,Remote Sensing, 10, 1263-1282, ( Wulder et al. 2018) Wetlands Yearly Sum 1984-2016 (GeoTif, 1.7GB),