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Archive de données satellitaires à long terme (ADSLT)

En combinant de façon novatrice des images satellite provenant de capteurs fonctionnant dans l’infrarouge et le visible, les scientifiques du Centre canadien de cartographie et d’observation de la Terre sont parvenus à créer une mosaïque continue et sans nuages du Canada qui s’étend sur plusieurs décennies. Les données satellitaires brutes sont converties en variables géophysiques par une série d’étapes de traitement complexes.

Aujourd’hui, on peut consulter des archives de données satellitaires à long terme (ADSLT) obtenues des capteurs fonctionnant dans le visible-infrarouge suivants :

  • AVHRR (1 km) opérationnel depuis 1982
  • MODIS (250 m) opérationnel depuis 2000
  • SPOT (1 km) opérationnel depuis 1998
  • MERIS (300 m) opérationnel de 2008 à 2012

Les chercheurs du Centre canadien de cartographie et d’observation de la Terre (CCCOT) ont mis au point des algorithmes capables de convertir les observations initiales de capteurs satellitaires en variables géophysiques en suivant diverses étapes de traitement, notamment l’étalonnage, la géolocalisation, la reprojection, la présentation de données en mosaïques, la correction atmosphérique, l’identification de ciel dégagé et l’échantillonnage composite. Les travaux de recherche en cours ne cessent d’améliorer ces étapes de traitement et, par conséquent, d’assurer la qualité des données et leur cohérence.

En plus de transformer les données recueillies par les capteurs existants, les chercheurs du CCCOT préparent activement la transition des ensembles de données ADSLT actuels vers la prochaine génération de données fournies par des capteurs satellitaires fonctionnant dans le visible-infrarouge, comme VIIRS et Sentinel 2.

Pour plus d’information sur les ADSLT, cliquez ici.

On a utilisé des données MODIS à une résolution de 250 m pour cartographier la zone circumpolaire arctique.

On a fait appel aux données SPOT sur la couverture végétale pour créer une mosaïque de la couverture des terres dans le Nord vers 2000.

Les archives de données satellitaires à long terme (ADSLT) qui en résultent ont une grande cohérence radiométrique, ce qui permet de détecter et de suivre, à une haute fréquence temporelle (tous les 1 à 10 jours), les changements qui touchent la couverture terrestre de toute la masse continentale du Canada.

Ces produits se sont révélés très précieux pour la surveillance de la couverture terrestre en vue d’effectuer des évaluations et des prédictions sur la météo, le climat, les cycles biochimiques, l’hydrologie, les habitats fauniques, l’état écologique et les tendances. Les ADSLT peuvent également être utilisées pour obtenir divers indicateurs.

Les archives de données satellitaires à long terme peuvent être traitées, de manière directe ou indirecte par le biais de modèles,  pour produire divers indicateurs environnementaux.

  • Indice de surface foliaire
  • Radiation
  • Couverture de neige
  • Albedo
  • Couverture forestière
  • Couverture des terres (et changement)
  • Évapotranspiration
  • Productivité primaire nette

Ces indicateurs dérivés servent d’intrants à d’importantes stratégies pour diverses applications environnementales et économiques.

Les ADSLT sont accessibles à partir du Système de données d’observation de la Terre. Pour obtenir une description plus détaillée de leur utilisation, cliquez sur Utilisation des archives de données satellitaires à long terme.

Plusieurs ministères, universités et industries privées, ainsi que certains organismes internationaux, s’appuient sur les ADSLT et les méthodes qui s’y rapportent pour surveiller divers indicateurs environnementaux et caractériser les changements qui touchent la masse terrestre du Canada.

Les utilisateurs du gouvernement canadien qui ont tiré parti des ADSLT sont notamment :

  • Statistique Canada
  • Agriculture et Agroalimentaire Canada
  • Environnement Canada
  • Le Centre météorologique canadien
  • Parcs Canada

Un grand nombre d’universités canadiennes et d’intervenants de l’industrie participent et ont recours activement aux ADSLT.

Voici quelques exemples qui illustrent l’utilisation et la valeur de l’ensemble des données des ADSLT :

 

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