Produit Canada Landsat Disturbance (CanLaD) 2017

Produit Canada Landsat Disturbance (CanLaD) 2017 Cette publication de données contient un ensemble de fichiers dans lesquels les feux et les coupes au travers du Canada de 1984 à 2015 sont identifiés au niveau des pixels individuels de 30 m sur la grille Landsat. Les détails sur la création de ce produit sont disponibles dans Guindon et al (2018). La détection des changements est basée sur les mosaïques Landsat corrigées par la réflectance (juillet et août) de 1984 à 2015 et développées à partir des produits de réflectance pour des scènes individuelles de la USGS (Masek et al, 2006; Vermote et al, 2006). En bref, la méthode de détection des changements utilise une signature temporelle de six ans centrée sur l'année de la perturbation pour identifier le feu, les coupes et le non-changement. Les signatures temporelles proviennent de perturbations visuellement interprétées ou de polygones sans changement et sont utilisées pour adapter un modèle d'arbre de décision. La méthode détecte environ 91% des superficies coupées et 85% des superficies brûlées dans les forêts du Canada pendant la période d'étude, mais surestime les zones perturbées des deux premières et des deux dernières années de la série chronologique 1985 à 2015 en raison de l'absence de données pré-perturbation et post-perturbation, qui sont nécessaires au modèle de détection et d'attribution. Les résultats pour ces quatre années devraient donc être utilisés avec prudence. Comme dans Guindon et al (2014), la méthode a été conçue pour minimiser les erreurs de commission et a un taux de réussite d'attribution d'environ 98%. Le taux de réussite de l'attribution de l'année de perturbation est d'environ 69% pour l'année exacte et d'environ 99% lorsque les détections valides faites l'année suivante sont aussi considérées. Ainsi par exemple, un feu qui a eu lieu au printemps 2004 (avant juillet et août), sera capturé et attribué à l’année 2004, lorsque des images sont bien sûr disponibles pour ce territoire. Par contre un feu à l’automne 2004, sera capturé et attribué à l’année 2005. Cette fenêtre de correspondance de deux ans découle en grande partie de l'utilisation des images de mi-été pour la création de la mosaïque, ce qui donne des années différentes pour les événements de printemps et d'automne. De plus , la présence de nuages et d’ombres et disponibilité d’images, qui causent 10% de données manquantes dans les mosaïques annuelles, sera aussi responsable d’une partie de ces délais de détection. Les données sont destinées à des analyses de niveau stratégique car elles fournissent des informations uniformes et régulières sur les feux de forêts et les récoltes au travers des provinces et territoires du Canada. Comme aucune attention n'a été accordée à d'autres perturbations mineures telles que l'exploitation minière, la construction de routes ou les inondations, le produit ne doit pas être utilisé pour leur identification. Enfin, des jeux de calibration ont été développés pour seulement trois principaux ravageurs de la forêt (le charançon du pin ponderosa, la tordeuse de l'épinette de l'Est et la livrée des forêts) et ont été inclus dans la classe «sans changement», afin de minimiser les erreurs de commission lors de la détection et l’identification des feux et des coupes. Les ravageurs moins fréquents pour lesquels les ensembles de données de validation sont difficiles à développer n'ont pas été pris en considération et, par conséquent, pourraient dans de rares cas générer de faux incendies. Considérant que les endroits ayant subis deux ou trois perturbations sont peu fréquents (respectivement 3.3% et moins de 1%), seules les perturbations les plus récentes sont diffusées dans le produit final, allant de 2015 à 1984, les perturbations les plus récentes étant superposées aux anciennes pour ces rares cas. ## Citation pour ce jeu de données: Guindon, L., P. Villemaire, R. St-Amant, P.Y. Bernier, A. Beaudoin, F. Caron, M. Bonucelli and H. Dorion. 2017. Canada Landsat Disturbance (CanLaD): a Canada-wide Landsat-based 30-m resolution product of fire and harvest detection and attribution since 1984. https://doi.org/10.23687/add1346b-f632-4eb9-a83d-a662b38655ad ## Citation de l'article scientifique: La création, la validation et les limites du produit CanLaD sont décrites dans le fichier « Supplementary Information » associé à l’article suivant: Guindon, L.; Bernier, P.Y.; Gauthier, S.; Stinson, G.; Villemaire, P.; Beaudoin, A. 2018. Missing forest cover gains in boreal forests explained. Ecosphere, 9 (1) Article e02094. doi:10.1002/ecs2.2094. ## Références citées: Masek, J.G., Vermote, E.F., Saleous N.E., Wolfe, R., Hall, F.G., Huemmrich, K.F., Gao, F., Kutler, J., and Lim, T-K. (2006). A Landsat surface reflectance dataset for North America, 1990–2000. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 3(1):68-72. http://dx.doi.org/10.1109/LGRS.2005.857030. Vermote, E., Justice, C., Claverie, M., & Franch, B. (2016). Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product. Remote Sensing of Environment. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2016.04.008. 2020-12-09 Ressources naturelles Canada luc.guindon@canada.ca Formatcoupes forestièresfeux de forêtforêt boréalecouverture forestièrebase de données de télédétectiondéboisementreforestationIncendie de forêtForesterie Année de la plus récente perturbation forestière, 1984 à 2015TIFF https://ftp.maps.canada.ca/pub/nrcan_rncan/Forests_Foret/landsat_disturbance/1984_2015/CanLaD_20151984_latest_YRT2.tif Type de la plus récente perturbation forestière (feu=1 ou coupe=2), 1984 à 2015TIFF https://ftp.maps.canada.ca/pub/nrcan_rncan/Forests_Foret/landsat_disturbance/1984_2015/CanLaD_20151984_latest_type.tif Année de la plus récente perturbation forestièreWMS https://maps-cartes.services.geo.ca/server_serveur/services/NRCan/CanLaD_en/MapServer/WMSServer?request=GetCapabilities&service=WMS&layers=1&legend_format=image/png&feature_info_type=text/html Année de la plus récente perturbation forestièreWMS https://maps-cartes.services.geo.ca/server_serveur/services/NRCan/CanLaD_fr/MapServer/WMSServer?request=GetCapabilities&service=WMS&layers=1&legend_format=image/png&feature_info_type=text/html Type de la plus récente perturbation forestièreWMS https://maps-cartes.services.geo.ca/server_serveur/services/NRCan/CanLaD_en/MapServer/WMSServer?request=GetCapabilities&service=WMS&layers=2&legend_format=image/png&feature_info_type=text/html Type de la plus récente perturbation forestièreWMS https://maps-cartes.services.geo.ca/server_serveur/services/NRCan/CanLaD_fr/MapServer/WMSServer?request=GetCapabilities&service=WMS&layers=2&legend_format=image/png&feature_info_type=text/html Produit Canada Landsat Disturbance (CanLaD) 2017ESRI REST https://maps-cartes.services.geo.ca/server_serveur/rest/services/NRCan/CanLaD_en/MapServer Produit Canada Landsat Disturbance (CanLaD) 2017ESRI REST https://maps-cartes.services.geo.ca/server_serveur/rest/services/NRCan/CanLaD_fr/MapServer

Cette publication de données contient un ensemble de fichiers dans lesquels les feux et les coupes au travers du Canada de 1984 à 2015 sont identifiés au niveau des pixels individuels de 30 m sur la grille Landsat. Les détails sur la création de ce produit sont disponibles dans Guindon et al (2018).

La détection des changements est basée sur les mosaïques Landsat corrigées par la réflectance (juillet et août) de 1984 à 2015 et développées à partir des produits de réflectance pour des scènes individuelles de la USGS (Masek et al, 2006; Vermote et al, 2006). En bref, la méthode de détection des changements utilise une signature temporelle de six ans centrée sur l'année de la perturbation pour identifier le feu, les coupes et le non-changement. Les signatures temporelles proviennent de perturbations visuellement interprétées ou de polygones sans changement et sont utilisées pour adapter un modèle d'arbre de décision.

La méthode détecte environ 91% des superficies coupées et 85% des superficies brûlées dans les forêts du Canada pendant la période d'étude, mais surestime les zones perturbées des deux premières et des deux dernières années de la série chronologique 1985 à 2015 en raison de l'absence de données pré-perturbation et post-perturbation, qui sont nécessaires au modèle de détection et d'attribution. Les résultats pour ces quatre années devraient donc être utilisés avec prudence. Comme dans Guindon et al (2014), la méthode a été conçue pour minimiser les erreurs de commission et a un taux de réussite d'attribution d'environ 98%. Le taux de réussite de l'attribution de l'année de perturbation est d'environ 69% pour l'année exacte et d'environ 99% lorsque les détections valides faites l'année suivante sont aussi considérées. Ainsi par exemple, un feu qui a eu lieu au printemps 2004 (avant juillet et août), sera capturé et attribué à l’année 2004, lorsque des images sont bien sûr disponibles pour ce territoire. Par contre un feu à l’automne 2004, sera capturé et attribué à l’année 2005. Cette fenêtre de correspondance de deux ans découle en grande partie de l'utilisation des images de mi-été pour la création de la mosaïque, ce qui donne des années différentes pour les événements de printemps et d'automne. De plus , la présence de nuages et d’ombres et disponibilité d’images, qui causent 10% de données manquantes dans les mosaïques annuelles, sera aussi responsable d’une partie de ces délais de détection.

Les données sont destinées à des analyses de niveau stratégique car elles fournissent des informations uniformes et régulières sur les feux de forêts et les récoltes au travers des provinces et territoires du Canada. Comme aucune attention n'a été accordée à d'autres perturbations mineures telles que l'exploitation minière, la construction de routes ou les inondations, le produit ne doit pas être utilisé pour leur identification. Enfin, des jeux de calibration ont été développés pour seulement trois principaux ravageurs de la forêt (le charançon du pin ponderosa, la tordeuse de l'épinette de l'Est et la livrée des forêts) et ont été inclus dans la classe «sans changement», afin de minimiser les erreurs de commission lors de la détection et l’identification des feux et des coupes. Les ravageurs moins fréquents pour lesquels les ensembles de données de validation sont difficiles à développer n'ont pas été pris en considération et, par conséquent, pourraient dans de rares cas générer de faux incendies.

Considérant que les endroits ayant subis deux ou trois perturbations sont peu fréquents (respectivement 3.3% et moins de 1%), seules les perturbations les plus récentes sont diffusées dans le produit final, allant de 2015 à 1984, les perturbations les plus récentes étant superposées aux anciennes pour ces rares cas.

## Citation pour ce jeu de données:

Guindon, L., P. Villemaire, R. St-Amant, P.Y. Bernier, A. Beaudoin, F. Caron, M. Bonucelli and H. Dorion. 2017. Canada Landsat Disturbance (CanLaD): a Canada-wide Landsat-based 30-m resolution product of fire and harvest detection and attribution since 1984. https://doi.org/10.23687/add1346b-f632-4eb9-a83d-a662b38655ad

## Citation de l'article scientifique:

La création, la validation et les limites du produit CanLaD sont décrites dans le fichier « Supplementary Information » associé à l’article suivant: Guindon, L.; Bernier, P.Y.; Gauthier, S.; Stinson, G.; Villemaire, P.; Beaudoin, A. 2018. Missing forest cover gains in boreal forests explained. Ecosphere, 9 (1) Article e02094. doi:10.1002/ecs2.2094.

## Références citées:

Masek, J.G., Vermote, E.F., Saleous N.E., Wolfe, R., Hall, F.G., Huemmrich, K.F., Gao, F., Kutler, J., and Lim, T-K. (2006). A Landsat surface reflectance dataset for North America, 1990–2000. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 3(1):68-72. http://dx.doi.org/10.1109/LGRS.2005.857030.

Vermote, E., Justice, C., Claverie, M., & Franch, B. (2016). Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product. Remote Sensing of Environment. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2016.04.008.

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