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Le Programme d'évaluation de l'état des cultures (PEEC) est conçu et tenu à jour par la Section Télédétection et analyse géospatiale (TAG) de la Division de l'agriculture. Le PEEC regroupe les technologies de télédétection, des SIG et Internet dans le but d'offrir des renseignements fiables, objectifs et à jour sur l'état des cultures et des pâturages sous forme d'une application cartographique sur tout le territoire agricole canadien et le nord des États-Unis. Depuis la saison de croissance de 2010, le PEEC a été amélioré par l'intégration des données du capteur "Spectroradiomètre imageur à résolution moyenne" (MODIS, à 250 mètres de résolution). Ce capteur saisit deux importantes bandes spectrales (le rouge et l'infrarouge) servant à l'observation de la végétation pour produire l'Indice de végétation par différence normalisée (IVDN).

La base de données présentée ci-dessous correspond au masque agricole 1 km utilisé dans l’application du Programme d’évaluation de l’état des cultures (PEEC) de Statistique Canada. Le masque a été généré à partir des classes 110 à 199 de la classification de l’utilisation du sol de 2015 d’Agriculture Canada. La sélection a ensuite été généralisée à une résolution spatiale de 1 km. Le masque de 2015 a été utilisé pour les saisons de croissance 2015 à 2018 inclusivement.

La base de données présentée ci-dessous correspond au masque agricole 230 m utilisé dans l’application du Programme d’évaluation de l’état des cultures (PEEC) de Statistique Canada. Le masque a été généré à partir des classes 110 à 199 de la classification de l’utilisation du sol de 2015 d’Agriculture Canada. La sélection a ensuite été généralisée à une résolution spatiale de 230 m. Le masque de 2015 a été utilisé pour les saisons de croissance 2015 à 2018 inclusivement.

AAC et Statistique Canada ont compilé cette série d’ensembles de données en combinant des données agroclimatiques et des données satellitaires d’indice de végétation par différence normalisée (IVDN) pour la saison de croissance en cours. Les prévisions sont obtenues au moyen d’un modèle statistique à partir de données de rendements historiques, de données climatiques et de données IVDN.

AAC et Statistique Canada ont compilé cette série d’ensembles de données en combinant des données agroclimatiques et des données satellitaires d’indice de végétation par différence normalisée (IVDN) pour la saison de croissance en cours. Les prévisions sont obtenues au moyen d’un modèle statistique à partir de données de rendements historiques, de données climatiques et de données IVDN.

Des Archives de données satellitaires à long terme (ADSLT) canadiennes ont été produites par le Centre canadien de télédétection (CCT) à partir des données à une résolution de 1 km du capteur AVHRR (radiomètre perfectionné à très haute résolution). Le traitement de ces données a comporté la géolocalisation, l’étalonnage et la fusion en images assemblées au moyen du gestionnaire de données d’observation de la Terre (Latifovic et coll., 2005), la délimitation de la couverture nuageuse (Khlopenkov et Trishchenko, 2006), la correction BRDF (Latifovic et coll., 2003), la correction de l’atmosphère et les autres corrections décrites par Cihlar et coll. (2004). Pour l’analyse temporelle de la végétation, la correction entre capteurs de Latifovic et coll.

Comprendre l'état et les tendances de la production agricole est essentiel pour contrer les menaces à court et à long terme à la stabilité et à la fiabilité de l'accès à la nourriture pour tous, et pour assurer la rentabilité du secteur agricole. Depuis 2009, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a entrepris un processus visant à produire annuellement des cartes numériques des types de cultures. Portant sur les provinces des Prairies en 2009 et 2010, une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide d'images satellitaires optiques (Landsat-5, AWiFS, DMC) et radar (RADARSAT-2). À compter de la saison de croissance 2011, cette activité a été étendue à d'autres provinces afin de parvenir à un inventaire national des cultures.

Le présent ensemble de données présente le stade de développement de la culture en fonction d’une échelle numérique. Tous les organismes vivants évoluent d’un stade de développement à l’autre au fil du temps. Dans le cas des cultures annuelles, le cycle de vie complet (saison de croissance) se déroule sur une année. La consommation d’eau de la culture varie d’un stade à l’autre en raison principalement des différences au chapitre de la quantité de feuilles vertes; ainsi, le stade de développement est étroitement lié à la consommation d’eau et au stress hydrique de la culture.

Ces produits représentent les indices de santé des cultures obtenus à partir du modèle de bilan variable d'humidité du sol (BVHS). Ce modèle permet de simuler la croissance des cultures en utilisant des coefficients propres à une culture et des mesures des précipitations et de températures provenant des stations météorologiques. Il permet de également simuler la dynamique de l’humidité du sol et les conditions de stress hydrique en fonction de la disponibilité de l’eau dans le profil du sol et de l’évapotranspiration simulée durant la saison de croissance des cultures. Les stades phénologiques des cultures, qui sont liés à la consommation d’eau de la culture, sont déterminés au moyen d’un modèle d’échelle de temps biométéorologique (Robertson, 1968) pour les cultures de saison fraîche (blé, orge, etc.), et d’un algorithme de calcul des unités thermiques des cultures (Brown et Bootsma, 1993) pour les cultures de saison chaude (maïs, soja, etc.).

La rotation des cultures est une pratique de production agricole et de gestion des terres bénéfique à l’agriculture durable au Canada. Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) produit chaque année des données sur la rotation des cultures qui montre les rotations de cultures utilisées dans l’étendue agricole du Canada au cours des quatre dernières saisons de croissance complètes (en fonction des données disponibles). Les producteurs, les gestionnaires des terres et les décideurs peuvent utiliser ces données pour évaluer les rotations actuelles afin de faciliter les décisions futures liées à la gestion des terres. Les données sur la rotation des cultures proviennent des inventaires annuels des cultures d’AAC auxquels le public a accès.