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Lidar - Modèles numériques (terrain, canopée, pente, courbe de niveau)
Organisation : Ministère des Ressources naturelles et des ForêtsCatégorie : Environnement, ressources naturelles et énergieLe lien : Accéder au répertoire de données est disponible à la section Fiches descriptives du jeu de données ; Informations complémentaires....- HTML
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Imperméabilisation des sols en format matriciel CMQuébec
Organisation : Communauté métropolitaine de QuébecCatégorie : Environnement, ressources naturelles et énergieLa matrice d’imperméabilisation des sols regroupe les données en quatre classes principales : Perméable, Partiellement perméable, Imperméable et Exclusion. Cette donnée a été...- GeoTIFF
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Cartographie de l’occupation des terres du Québec
Organisation : Ministère des Ressources naturelles et des ForêtsCatégories : Environnement, ressources naturelles et énergie; Éducation et recherche; InfrastructuresCe référentiel géographique présente la cartographie de l’occupation des terres du Québec. L’occupation des terres est définie comme étant la couverture physique et biologique...- GeoTIFF
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Variations des températures pour les périmètres d’urbanisation des plus petites municipalités 2020-2022
Organisation : Institut national de santé publique du Québec (INSPQ)Catégories : Environnement, ressources naturelles et énergie; Éducation et recherche; Infrastructures; SantéCarte d’illustration des écarts de température relatifs de surface pour tous les périmètres d’urbanisation de petite taille du Québec. L’écart de température relatif est la...- HTML
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Îlots de chaleur/fraîcheur urbains, écarts de température et indice d’intensité d’îlots de...
Organisation : Institut national de santé publique du Québec (INSPQ)Catégories : Environnement, ressources naturelles et énergie; Éducation et recherche; Infrastructures; SantéLes données présentées sur cette page concernent la cartographie 2020-2022 des écarts de température, les cartes de classification de ces écarts de température (soit les îlots...- HTML
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Piscines détectées par intelligence artificielle CMQuébec
Organisation : Communauté métropolitaine de QuébecCatégorie : InfrastructuresCette donnée a été extraite à l'aide d'un modèle de segmentation sémantique (apprentissage profond) entraîné sur l'imagerie aérienne NIR (Bandes Proche infrarouge, Rouge, Vert)...- GPKG
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Analyse de changement entre la cartographie des îlots de chaleur/fraîcheur 2013-2014 et 2020-2022
Organisation : Institut national de santé publique du Québec (INSPQ)Catégories : Environnement, ressources naturelles et énergie; Éducation et recherche; Infrastructures; SantéCartographies de l’analyse de changement entre la- HTML
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Îlots de chaleur/fraîcheur urbains, écarts de température et indice d’intensité d’îlots de...
Organisation : Institut national de santé publique du Québec (INSPQ)Catégories : Environnement, ressources naturelles et énergie; Éducation et recherche; Infrastructures; SantéLes données présentées sur cette page concernent la cartographie 2013-2014 des écarts de température, les cartes de classification de ces écarts de température (soit les îlots...- HTML
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Canopée détectée par intelligence artificielle CMQuébec
Organisation : Communauté métropolitaine de QuébecCatégorie : Environnement, ressources naturelles et énergieCette donnée a été extraite à l'aide d'un modèle de segmentation sémantique (apprentissage profond) entraîné sur l'imagerie aérienne NIR (Bandes Proche infrarouge, Rouge, Vert)...- GPKG
Végétation basse détectée par intelligence artificielle CMQuébec
Organisation : Communauté métropolitaine de QuébecCatégorie : Environnement, ressources naturelles et énergieCette donnée a été extraite à l'aide d'un modèle de segmentation sémantique (apprentissage profond) entraîné sur l'imagerie aérienne NIR (Bandes Proche infrarouge, Rouge, Vert)...- GPKG
Objets arrière-cour détectés par intelligence artificielle CMQuébec
Organisation : Communauté métropolitaine de QuébecCatégorie : InfrastructuresCette donnée a été extraite à l'aide d'un modèle de segmentation sémantique (apprentissage profond) entraîné sur l'imagerie aérienne NIR (Bandes Proche infrarouge, Rouge, Vert)...- GPKG
Haies détectées par intelligence artificielle CMQuébec
Organisation : Communauté métropolitaine de QuébecCatégorie : Environnement, ressources naturelles et énergieCette donnée a été extraite à l'aide d'un modèle de segmentation sémantique (apprentissage profond) entraîné sur l'imagerie aérienne NIR (Bandes Proche infrarouge, Rouge, Vert)...- GPKG
Eau détectée par intelligence artificielle CMQuébec
Organisation : Communauté métropolitaine de QuébecCatégorie : Environnement, ressources naturelles et énergieCette donnée a été extraite à l'aide d'un modèle de segmentation sémantique (apprentissage profond) entraîné sur l'imagerie aérienne NIR (Bandes Proche infrarouge, Rouge, Vert)...- GPKG
Empreintes de bâtiments détectées par intelligence artificielle CMQuébec
Organisation : Communauté métropolitaine de QuébecCatégorie : InfrastructuresCette donnée a été extraite à l'aide d'un modèle de segmentation sémantique (apprentissage profond) entraîné sur l'imagerie aérienne NIR (Bandes Proche infrarouge, Rouge, Vert)...- GeoJSON
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Véhicules détectés par intelligence artificielle CMQuébec
Organisation : Communauté métropolitaine de QuébecCatégorie : TransportCette donnée a été extraite à l'aide d'un modèle de segmentation sémantique (apprentissage profond) entraîné sur l'imagerie aérienne NIR (Bandes Proche infrarouge, Rouge, Vert)...- GPKG
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