AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
Land Surface Evapotranspiration for Canada's Landmass / Évapotranspiration de la surface terrestre continentale du Canada

The datasets contain land surface evapotranspiration (ET, in mm of H2O) for Canada's landmass at a spatial resolution of 5-km and temporal intervals of a year over a 24-year period of 2000-2023. The ET was produced by the Land Surface Model EALCO (Ecological Assimilation of Land and Climate Observations) developed at Natural Resources Canada. The EALCO model was run at a 30-minute time step. The annual ET in the datasets is the sum of the 30-minute ET values in a a year. Dew and frost formations simulated by EALCO are included in the ET as negative values, so the ET represents the net water flux between land surface and the atmosphere. Details of the datasets and the EALCO ET modelling algorithms can be found in Wang (2007, Simulation of Evapotranspiration and Its Response to Plant Water and CO2 Transfer Dynamics. J. Hydrometeorology, 9, 426-443, doi: 10.1175/2007JHM918.1) and Wang et al. (2013, Spatial and seasonal variations in evapotranspiration over Canada’s landmass. Hydrol. Earth Syst. Sci., 17, 3561–3575, doi:10.5194/hess-17-3561-2013). / Les ensembles de données contiennent des données sur l’évapotranspiration à la surface terrestre (évapotranspiration [ET], en mm de H2O) pour la masse terrestre du Canada à une résolution spatiale de 5 km et à des intervalles temporels d’un an sur une période de 24 ans allant de 2000 à 2023. L’ET a été produite par le modèle de surface terrestre EALCO (Ecological Assimilation of Land and Climate Observations) mis au point par Ressources naturelles Canada. Le modèle EALCO a été exécuté à un pas de temps de 30 minutes. L’ET annuelle dans les ensembles de données correspond à la somme des valeurs de l’ET aux 30 minutes dans une année. Les formations de rosée et de givre simulées par EALCO sont incluses dans l’ET sous forme de valeurs négatives, de sorte que l’ET représente le flux d’eau net entre la surface terrestre et l’atmosphère. Les détails des ensembles de données et des algorithmes de modélisation de l’ET par l’EALCO se trouvent dans Wang (2007, Simulation of Evapotranspiration and Its Response to Plant Water and CO2 Transfer Dynamics. J. Hydrometeorology, 9, 426-443, doi : 10.1175/2007JHM918.1) et dans Wang et coll. (2013, Spatial and seasonal variations in evapotranspiration over Canada’s landmass. Hydrol. Earth Syst. Sci., 17, 3561–3575, doi : 10.5194/hess-17-3561-2013).
Water Surface Evaporation over Canada's Landmass / Évaporation de surface de l'eau sur la masse continentale du Canada

The datasets contain water surface evaporation (PET, in mm of H2O) over Canada's landmass at a spatial resolution of 10-km and temporal intervals of a year over a 24-year period of 2000-2023. The PET was produced by the Land Surface Model EALCO (Ecological Assimilation of Land and Climate Observations) developed at Natural Resources Canada. The PET algorithm in EALCO integrates the dynamic surface evolutions of liquid water, ice, and snow-on-ice for a waterbody into the Penman Equation. The PET was simulated at a daily time step. The annual PET in the datasets is the sum of the daily PET values in a year. Dew and frost formations simulated by EALCO are included in the PET as negative values, so the PET represents the net water flux between water surface and the atmosphere. Details of the dataset and the EALCO PET modelling algorithms can be found in Li, Wang, and Li (2020, Spatial variations and long‑term trends of potential evaporation in Canada. Scientific Reports, 10: 22089, doi.org/10.1038/s41598-020-78994-9). / Les ensembles de données contiennent des données sur l’évaporation à la surface de l’eau (évapotranspiration potentielle [ETP], en mm de H2O) au-dessus de la masse terrestre du Canada à une résolution spatiale de 10 km et à des intervalles temporelsd’un an sur une période de 24 ans allant de 2000 à 2023. L’ETP a été produite par le modèle de surface terrestre EALCO (Ecological Assimilation of Land and Climate Observations) mis au point par Ressources naturelles Canada. L’algorithme d’ETP d’EALCO intègre dans l’équation de Penman l’évolution dynamique de la surface de l’eau liquide, de la glace et de la neige sur la glace d’un plan d’eau. L’ETP a été simulée au pas de temps quotidien. L’ETP annuelle dans les ensembles de données correspond à la somme des valeurs de l’ETP quotidienne dans une année. Les formations de rosée et de givre simulées par EALCO sont incluses dans l’ETP sous forme de valeurs négatives, de sorte que l’ETP représente le flux d’eau net entre la surface de l’eau et l’atmosphère. Les détails de l’ensemble de données et des algorithmes de modélisation de l’ETP par l’EALCO se trouvent dans Li, Wang et Li (2020, Spatial variations and long term trends of potential evaporation in Canada. Scientific Reports, 10:22089, doi.org/10.1038/s41598-020-78994-9).
Mosaic of High Resolution Digital Elevation Model (HRDEM) at 2m / Mosaïque de Modèle numérique d'élévation de haute résolution (MNEHR) à 2m

The High Resolution Digital Elevation Model (HRDEM) Mosaic represents the current and continous coverage of high-resolution elevation data available in Canada. This version of the mosaic, available at a spatial resolution of 2 meters, is a combination of DEM data from airborne LiDAR (mainly in the south) and satellite imagery (in the north). This data collection includes a digital surface model (DSM) available for the entire coverage, and a digital terrain model (DTM) available only where LiDAR data coverage exists. The mosaic product is referenced to the Canadian Geodetic Vertical Datum 2013 (CGVD2013). The data in this collection have been reprojected from the source reference system to the Canada Atlas Lambert projection (EPSG:3979). In case of overlap between data sources, pixel values are set according to the most recent source. / La Mosaïque du modèle numérique d'élévation de haute résolution (MNEHR) représente la couverture actuelle et continue des données d?élévation haute résolution disponibles au Canada. Cette version de la mosaïque, disponible à une résolution spatiale de 2 mètres, est une combinaison de données MNE générées à partir de données LiDAR aéroporté (principalement au sud) et d'images satellitaires (au nord). Cette collection de données comprend un modèle numérique de surface (MNS) disponible pour l'ensemble de la couverture ainsi qu'un modèle numérique de terrain (MNT) disponible uniquement là où une couverture de données LiDAR existe. Le produit mosaïque est référencé au Système canadien de référence géodésique verticale de 2013 (CGVD2013). Les données de cette collection ont été reprojetées du système de référence de la source vers la projection Lambert de l'Atlas du Canada (EPSG:3979). En cas de chevauchement entre les sources de données, les valeurs des pixels sont déterminées en fonction de la source la plus récente.
Mosaic of High Resolution Digital Elevation Model (HRDEM) at 1m / Mosaïque de Modèle numérique d'élévation de haute résolution (MNEHR) à 1m

The High Resolution Digital Elevation Model (HRDEM) Mosaic represents the current and continous coverage of high-resolution elevation data available in Canada. This version of the mosaic, available at a spatial resolution of 1 meter, is a combination of DEM data generated from airborne LiDAR data and available at this resolution. This data collection includes a digital terrain model (DTM) and a digital surface model (DSM) for the entire coverage. The mosaic product is referenced to the Canadian Geodetic Vertical Datum 2013 (CGVD2013). The data in this collection have been reprojected from the source reference system to the Canada Atlas Lambert projection (EPSG:3979). In case of overlap between data sources, pixel values are set according to the most recent source. / La Mosaïque du modèle numérique d'élévation de haute résolution (MNEHR) représente la couverture actuelle et continue des données d?élévation haute résolution disponibles au Canada. Cette version de la mosaïque, disponible à une résolution spatiale de 1 mètre, est une combinaison de données MNE générées à partir de données LiDAR aéroporté et disponibles à cette résolution. Cette collection de données comprend un modèle numérique de terrain (MNT) et un modèle numérique de surface (MNS) pour l'ensemble de la couverture. Le produit mosaïque est référencé au Système canadien de référence géodésique verticale de 2013 (CGVD2013). Les données de cette collection ont été reprojetées du système de référence de la source vers la projection Lambert de l'Atlas du Canada (EPSG:3979). En cas de chevauchement entre les sources de données, les valeurs des pixels sont déterminées en fonction de la source la plus récente.
Temporal Series of the National Air Photo Library (NAPL) - Ring of Fire (1954-1976) / Série temporelle de la photothèque nationale de l'air (PNA) - Cercle de feu (1954-1976)

Temporal Series of Orthophoto mosaics derived from the National Air Photo Library (NAPL) over the Ring of Fire region in Northen Ontario. / Série temporelle de mosaïque d'orthophotos issues de la photothèque nationale de l'air (PNA) couvrant le secteur du Cercle de feu dans le nord de l'Ontario.
Annual 30 m snow dynamics (2018-2019 to 2023-2024) – Canada / Dynamique annuelle de la neige à 30 m (2018-2019 à 2023-2024) – Canada

This catalog contains annual 30 m spatial resolution snow dynamics metrics for each snow-year from 2018-2019 to 2023-2024 for all of Canada. We gather all Landsat and Sentinel-2 images collected over Canada and identify the status of each pixel observation on the image collection date: snow (and ice), non-snow (i.e., land, water), unclear (i.e., clouds, shadows). We built an algorithm to calculate snow cover metrics for each pixel during each winter: start date of the first (and biggest) snow period [startF, startB], end date of the last (and biggest) snow period [endL, endB], number of days with snow cover in total (or in the biggest snow period) [lengthT, lengthB], number of snow periods (i.e., separated times with multiple confirmed snow observations) [periods], and a status classification (e.g., continuous snow, snow free) [status]. We do not obtain a clear observation every day because of satellite orbit frequencies and clouds. This means that timing-based metrics are identified by the middle date between two clear observations, with uncertainty quantified as half the length of the gap (i.e., ± days) [startF_u, startB_u, endL_u, endB_u, lengthT_u, lengthB_u]. / Ce catalogue présente, à une résolution spatiale de 30 m, les indicateurs annuels de la dynamique de la neige pour chaque hiver de 2018-2019 à 2023-2024, pour tout le Canada. Nous rassemblons toutes les images Landsat et Sentinel-2 acquises au-dessus du Canada et déterminons pour chaque pixel observe à la date de collecte, son état: neige (et glace), sans neige (c.-à-d. sol, eau) ou indéterminé (c.-à-d. nuages, ombres). Nous avons conçu un algorithme pour calculer, pour chaque pixel et pour chaque hiver, des indicateurs de couverture nivale : la date de début de la première (et de la plus grande) période de neige [startF, startB], la date de fin de la dernière (et de la plus grande) période de neige [endL, endB], le nombre total de jours avec couverture de neige (ou durant la plus grande période de neige) [lengthT, lengthB], le nombre de périodes de neige (c.-à-d. des intervalles distincts avec plusieurs observations confirmées de neige) [periods], ainsi qu’une classification de l’état (p. ex., neige continue, sans neige) [status]. Nous n’obtenons pas d’observation claire chaque jour en raison des fréquences orbitales des satellites et de la presence de nuages. Cela signifie que les indicateurs temporels sont déterminés par la date médiane entre deux observations claires, l’incertitude étant quantifiée comme la moitié de la durée de l’intervalle (c.-à-d., ± jours) [startF_u, startB_u, endL_u, endB_u, lengthT_u, lengthB_u].
Environmental and Social Sensitivity Index Map for Natural Resources Development in Canada - Monte Carlo Simulations / Carte de l’indice de sensibilité environnementale et sociale pour le développement des ressources naturelles au Canada - Simulations Monte Carlo

This dataset contains Monte Carlo Simulations for Environmental and Social (ES) sensitivities for natural resources development for all of Canada. / Ce jeu de données contient des simulations de Monte Carlo des sensibilités environnementales et sociales (ES) liées au développement des ressources naturelles pour l’ensemble du Canada.
Temporal Series of the National Air Photo Library (NAPL) - Tuktoyaktuk (1947-2004) / Série temporelle de la photothèque nationale de l'air (PNA) - Tuktoyaktuk (1947-2004)

Temporal Series of Orthophoto mosaics derived from the National Air Photo Library (NAPL) over the Tuktoyaktuk (Tuktuyaaqtuuq) region in Northwest Territories. / Série temporelle de mosaïque d'orthophotos issues de la photothèque nationale de l'air (PNA) couvrant la région de Tuktoyaktuk (Tuktuyaaqtuuq) des Territoires du Nord-ouest.
Dynamic Surface Water Maps of Canada from 1984-2023 Landsat Satellite Imagery - Annual Water Masks / Cartes des eaux de surface dynamiques du Canada à partir d'imagerie satellite Landsat de 1984-2023 - Masques annuels d'eau

This dataset contains new detailed surface water maps of Canada showing where and how often surface water has occurred at each location across Canada, and how it has changed from 1984-2023. Freely-available archived imagery from the Landsat series of satellites was used to map water at bi-weekly and annual time periods, and these time-series were used to create dynamic surface water maps at 30m spatial resolution across Canada. / Ce jeu de données contient de nouvelles cartes détaillées des eaux de surface du Canada montrant où et à quelle fréquence les eaux de surface ont été présentes à chaque endroit du Canada, et comment elles ont évolué de 1984 à 2023. Des images archivées et librement disponibles de la série de satellites Landsat ont été utilisées pour cartographier l'eau pour des périodes bihebdomadaires et annuelles. Ces séries temporelles ont été utilisées pour créer des cartes dynamiques des eaux de surface à une résolution spatiale de 30 m à travers le Canada.
Surface Water Frequency Maps of Canada (1991-2020) / Carte de fréquence des eaux de surface du Canada (1991-2020)

Data represents surface water occurrence frequency (percentage), which describes the frequency for each grid appeared as water in the 30 years time period of 1991 to 2020. The data covers Canada’s entire landmass including all transboundary watersheds, and is at 30-meter spatial resolution. The surface water occurrence frequency is derived using the surface water model of Wang et al. (2023) from all-available monthly water data observed by the Landsat satellites (Pekel et al., 2016). In this data set, permanent waters are represented by 100%, and permanent land surfaces by 0%, of water occurrence for a 30-meter by 30-meter grid. / Les données représentent la fréquence d'apparition de l'eau de surface (pourcentage), qui décrit la fréquence d'apparition de l'eau pour chaque grille au cours de la période de 30 ans allant de 1991 à 2020. Les données couvrent l'ensemble de la masse continentale du Canada, y compris tous les bassins versants transfrontaliers, et ont une résolution spatiale de 30 mètres. La fréquence d'apparition de l'eau de surface est dérivée à l'aide du modèle d'eau de surface de Wang et al. (2023) à partir de toutes les données mensuelles disponibles sur l'eau observées par les satellites Landsat (Pekel et al., 2016). Dans ce jeu de données, les eaux permanentes sont représentées par 100%, et les surfaces terrestres permanentes par 0%, de l'occurrence de l'eau pour une grille de 30 mètres par 30 mètres.
Flood Susceptibility Trends and Extremes / Tendances et extrêmes de la susceptibilité aux inondations

This collection of flood susceptibility products captures temporal patterns of historic flood events from 2000 to 2023, derived from flood susceptibility maps. The layers are designed to support decision-making by providing easily interpretable information for planning, screening, and other management purposes. / Cette collection de produits de susceptibilité aux inondations capture les tendances temporelles des événements d’inondation historiques de 2000 à 2023, dérivés des cartes de susceptibilité aux inondations. Les couches sont conçues pour soutenir la prise de décision en fournissant des informations facilement interprétables pour la planification, l’évaluation et d’autres activités de gestion.
Canada Wide Vegetation Biophysical Parameters from Medium Resolution Satellite Imagery / Paramètres biophysiques de la végétation pancanadienne à partir d'images satellitaires à moyenne résolution

Vegetation biophysical parameters correspond to physical properties of vegetation structure (e.g. density, height, biomass), biochemistry (e.g. chlorophyll and water content) or eneregy exchange (e.g. albedo, temperature).  The Canada wide products are derived from systematically acquired satellite imagery with spatial resolution from 10m to 30m and provided as monthly temporal or peak-season composites due to cloud cover.  Version 0 corresponds to products derived using the European Space Agency Simplified Level 2 Prototype Processor. This collection includes Peak Season Fraction of Vegetation Cover of Canada from Medium Resolution Satellite Imagery and Peak Season Leaf Area Index of Canada from Medium Resolution Satellite Imagery data sets. / Les paramètres biophysiques de la végétation correspondent aux propriétés physiques de la structure de la végétation (par exemple, la densité, la hauteur, la biomasse), la biochimie (par exemple, la teneur en chlorophylle et en eau) ou les échanges énergétiques (par exemple, l'albédo, la température). Les produits pancanadiens sont dérivés d'images satellites acquises systématiquement avec une résolution spatiale de 10 m à 30 m et fournies sous forme de composites temporels mensuels ou haute saison en raison de la couverture nuageuse. La version 0 correspond aux produits dérivés à l'aide du processeur de prototype de niveau 2 simplifié de l'Agence spatiale européenne. Cette collection inclut les jeux de données Fraction de couverture végétale durant la haute saison au Canada à partir d'images satellites à moyenne résolution et Indice de la surface foliaire durant la haute saison au Canada à partir d'images satellites à moyenne résolution.
Inland Water Bodies Map of Canada and Neighbouring Regions at 250-m Spatial Resolution / Carte des plans d'eau intérieurs du Canada et des régions avoisinantes à une résolution spatiale de 250 m

This dataset comprises a map of inland water bodies in Canada and neighboring regions, as described by Ghayourmanesh et al. (2024). The data are mapped using the Lambert Conformal Conic (LCC) geographic projection with a spatial resolution of 250 meters. The LCC projection is frequently used as a standard projection at the Canada Centre for Remote Sensing (CCRS) (Trishchenko et al., 2016, Trishchenko, 2019). Each pixel value represents a code describing either the probability of inland water presence or land/ ocean(sea) mask. / Cet ensemble de données comprend une carte des plans d'eau intérieurs du Canada et des régions avoisinantes, tels que décrits par Ghayourmanesh et al. (2024). Les données sont cartographiées à l'aide de la projection géographique conique conforme de Lambert (CCL). avec une résolution spatiale de 250 mètres. La projection CCL est fréquemment utilisée comme projection standard au Centre canadien de télédétection (CCT) (Trishchenko et al., 2016, Trishchenko, 2019). Chaque valeur de pixel représente un code décrivant soit la probabilité de présence d'eau intérieure, soit le masque terre/océan (mer).
Canadian Digital Surface Model / Modèle numérique de surface du Canada

This is a legacy product that is no longer supported. It may not meet current government standards. The Canadian Digital Surface Model (CDSM) is part of Natural Resources Canada's altimetry system designed to better meet the users' needs for elevation data and products. The CDSM product consists of a derived product from the original 1 arcsecond Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) Digital Surface Model (DSM). / Ce produit fait maintenant partie du patrimoine, il n'est plus maintenu. Il pourrait ne pas respecter les normes actuelles du gouvernement. Le Modèle numérique de surface du Canada (MNSC) fait partie du système d'altimétrie conçu par Ressources naturelles Canada afin de mieux répondre aux besoins des utilisateurs de données et de produits d'élévation. Le MNSC est un produit dérivé du modèle numérique de surface (MNS) original à 1 seconde d'arc du Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM).
Flood Susceptibility Maps – Historic (modelled based on historic observations) - 30 m / Cartes de susceptibilité aux inondations – Historique (modélisées à partir des observations historiques) – 30 m

This series of historic flood susceptibility maps comes from an XGBboost machine learning model trained on major floods from 2005 to 2023. The trained model is then run for each year from 2000 to 2023, including unique temporal characteristics of temperature, precipitation, Land Use Land Cover (LULC) and  Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), to predict the flood susceptibility of any given year.  / Cette série de cartes historiques de la susceptibilité aux inondations provient d’un modèle d’apprentissage automatique XGBoost entraîné à partir des inondations majeures survenues entre 2005 et 2023. Le modèle ainsi entraîné est ensuite exécuté pour chaque année de 2000 à 2023, en intégrant les caractéristiques temporelles propres à la température, aux précipitations, à l’occupation du sol et à l’indice de végétation par différence normalisée (NDVI), afin de prédire la susceptibilité aux inondations pour chaque année.
Flood Susceptibility Maps - Future Climate Conditions (modelled based on historic observations) - 30 m / Cartes de susceptibilité aux inondations –  Conditions climatiques futures (modélisées à partir des observations historiques) – 30 m

This series of projected future flood susceptibility maps were generated using an XGBoost machine learning model trained on major floods from 2005 to 2023. The trained model was applied to future climate scenarios for 2050, 2070, and 2100, under two scenarios: 245 and 585. The model uses temperature and precipitation time series to estimate potential future flood susceptibility. These maps represent model projections and should be interpreted as indicators of potential flood susceptibility, not precise forecasts. / Cette série de cartes de susceptibilité aux inondations a été générée à partir d’un modèle d’apprentissage automatique XGBoost, entraîné sur les inondations majeures survenues entre 2005 et 2023. Le modèle entraîné a ensuite été appliqué à des scénarios climatiques futurs pour les années 2050, 2070 et 2100, selon deux scénarios prospectifs : 245 et 585. Les données d’entrée intègrent des caractéristiques temporelles spécifiques de la température et des précipitations afin d’estimer la susceptibilité potentielle aux inondations futures.