BC Tree Species Map/Likelihoods 2015

Dominant Species Map 2015

The data represent dominant tree species for British Columbia forests in 2015, are based upon Landsat data and modeling, with results mapped at 30 m spatial resolution. The map was generated with the Random Forests classifier that used predictor variables derived from Landsat time series including surface reflectance, land cover, forest disturbance, and forest structure, and ancillary variables describing the topography and position. Training and validation samples were derived from the Vegetation Resources Inventory (VRI), from a pool of polygons with homogeneous internal conditions and with low discrepancies with the remotely sensed predictions. Local models were applied over 100x100 km tiles that considered training samples from the 5x5 neighbouring tiles to avoid edge effects. An overall accuracy of 72% was found for the species which occupy 80% of the forested areas. Satellite data and modeling have demonstrated the capacity for up-to-date, wall-to-wall, forest attribute maps at sub-stand level for British Columbia, Canada.

BC Species Likelihood 2015

The tree species class membership likelihood distribution data included in this product focused on the province of British Columbia, based upon Landsat data and modeling, with results mapped at 30 m spatial resolution. The data represent tree species class membership likelihood in 2015. The map was generated with the Random Forests classifier that used predictor variables derived from Landsat time series including surface reflectance, land cover, forest disturbance, and forest structure, and ancillary variables describing the topography and position. Training and validation samples were derived from the Vegetation Resources Inventory (VRI) selecting from a stratified pool of polygons with homogeneous internal conditions and with low discrepancies when related to remotely sensed information. Local models were applied over 100x100 km tiles that, to avoid edge effects, considered training samples from the 5x5 neighbouring tiles. An overall accuracy of 72% was found for the species which occupy 80% of the forested areas. As an element of the mapping process, we also obtain the votes received for each class by the Random Forest models. The votes can be understood as analogous to class membership likelihoods, providing enriched information on land cover class uncertainty for use in modeling. Tree species class membership likelihoods lower than 5% have been masked and converted to zero.

When using this data, please cite as: Shang, C., Coops, N.C., Wulder, M.A., White, J.C., Hermosilla, T., 2020. Update and spatial extension of strategic forest inventories using time series remote sensing and modeling. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 84, 101956. DOI: 10.1016/j.jag.2019.101956 ( Shang et al. 2020).

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Champ	Valeur
Dernière mise à jour	octobre 20, 2025, 03:55 (TU)
Créé	octobre 20, 2025, 03:55 (TU)
Domaine / Sujet Domaine ou sujet du jeu de données catalogué.	Geoscientific Information
Titre Titre du jeu de données.	BC Tree Species Map/Likelihoods 2015
Description Une description du jeu de données.	Dominant Species Map 2015 The data represent dominant tree species for British Columbia forests in 2015, are based upon Landsat data and modeling, with results mapped at 30 m spatial resolution. The map was generated with the Random Forests classifier that used predictor variables derived from Landsat time series including surface reflectance, land cover, forest disturbance, and forest structure, and ancillary variables describing the topography and position. Training and validation samples were derived from the Vegetation Resources Inventory (VRI), from a pool of polygons with homogeneous internal conditions and with low discrepancies with the remotely sensed predictions. Local models were applied over 100x100 km tiles that considered training samples from the 5x5 neighbouring tiles to avoid edge effects. An overall accuracy of 72% was found for the species which occupy 80% of the forested areas. Satellite data and modeling have demonstrated the capacity for up-to-date, wall-to-wall, forest attribute maps at sub-stand level for British Columbia, Canada. BC Species Likelihood 2015 The tree species class membership likelihood distribution data included in this product focused on the province of British Columbia, based upon Landsat data and modeling, with results mapped at 30 m spatial resolution. The data represent tree species class membership likelihood in 2015. The map was generated with the Random Forests classifier that used predictor variables derived from Landsat time series including surface reflectance, land cover, forest disturbance, and forest structure, and ancillary variables describing the topography and position. Training and validation samples were derived from the Vegetation Resources Inventory (VRI) selecting from a stratified pool of polygons with homogeneous internal conditions and with low discrepancies when related to remotely sensed information. Local models were applied over 100x100 km tiles that, to avoid edge effects, considered training samples from the 5x5 neighbouring tiles. An overall accuracy of 72% was found for the species which occupy 80% of the forested areas. As an element of the mapping process, we also obtain the votes received for each class by the Random Forest models. The votes can be understood as analogous to class membership likelihoods, providing enriched information on land cover class uncertainty for use in modeling. Tree species class membership likelihoods lower than 5% have been masked and converted to zero. When using this data, please cite as: Shang, C., Coops, N.C., Wulder, M.A., White, J.C., Hermosilla, T., 2020. Update and spatial extension of strategic forest inventories using time series remote sensing and modeling. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 84, 101956. DOI: 10.1016/j.jag.2019.101956 ( Shang et al. 2020).
Étiquettes / Mots-clés Mots-clés/étiquettes catégorisant le jeu de données.	Forests Form Descriptors Nature and Environment Science and Technology
Format (CSV, XLS, TXT, PDF, etc.) Format de fichier du jeu de données.
Taille du jeu de données Taille du jeu de données en mégaoctets.
Identifiant des métadonnées Identifiant des métadonnées — peut être utilisé comme identifiant unique pour l’entrée du catalogue.
Date de publication Date de publication du jeu de données.	2020-01-01
Période temporelle des données (date de début) Date de début des données dans le jeu de données.
Période temporelle des données (date de fin) Date de fin des données temporelles du jeu de données.
Zone géospatiale couverte Région spatiale ou lieu nommé couvert par le jeu de données.

Champ	Valeur
Catégorie d’accès Type d’accès accordé pour le jeu de données (ouvert, restreint, service, etc.).
Licence Licence utilisée pour accéder au jeu de données.	Open Government Licence - Canada
Restrictions d’utilisation Restrictions d’utilisation des données.
Emplacement Emplacement du jeu de données.	https://open.canada.ca/data/en/dataset/8dddaa7f-c60d-4802-a662-2930c5aeedb8
Service de données Service de données pour accéder à un jeu de données.
Propriétaire Propriétaire du jeu de données.	Natural Resources Canada | Ressources naturelles Canada
Point de contact Qui contacter concernant l’accès ?	Government of Canada; Natural Resources Canada; Canadian Forest Service, Pacific Forestry Centre, Forest Geomatics, (250) 363-0600, [email protected]
Courriel du point de contact Courriel à utiliser pour l’accès ?
Éditeur Éditeur du jeu de données.
Courriel de l’éditeur Adresse courriel de l’éditeur.	[email protected]
Auteur Auteur du jeu de données.
Courriel de l'auteur Adresse courriel de l’auteur.
Date d’accès Date à laquelle les données et métadonnées ont été consultées.

Champ	Valeur
Identifiant Identifiant unique du jeu de données.
Langue Langue(s) du jeu de données
Lien vers la description du jeu de données Une URL vers un document externe décrivant le jeu de données.
Identifiant persistant Les données sont identifiées par un identifiant persistant.
Identifiant globalement unique Les données sont identifiées par un identifiant persistant et globalement unique.
Contient des données sur des individus Le jeu de données contient-il des données sur des individus ?
Contient des données identifiables sur des individus Le jeu de données contient-il des données identifiables sur des individus ?
Contient des données autochtones Le jeu de données contient-il des données sur des communautés autochtones ?
Type de portail Type de plateforme du portail source.

Champ	Valeur
Version Version du jeu de données	None
Source Source du jeu de données.	None
Notes de version Notes de version à propos du jeu de données.
Est une version d’un autre jeu de données Lien vers le jeu de données dont celui-ci est une version.
Autres versions Lien vers les jeux de données qui en sont des versions.
Texte de provenance Texte de provenance des données.
URL de provenance URL de provenance des données.
Résolution temporelle Décrit la granularité des données temporelles dans le jeu de données.
Résolution géospatiale en mètres Décrit la granularité (en mètres) des données géospatiales dans le jeu de données.
Résolution géospatiale (par régions) Décrit la granularité (par régions) des données géospatiales dans le jeu de données.

Champ	Valeur
Permission de la communauté autochtone Qui détient la permission de la communauté autochtone. Qui contacter pour l’accès à un jeu de données concernant des communautés autochtones.
Permission communautaire Permission communautaire (qui a accordé la permission).
Les communautés autochtones concernées par le jeu de données Communautés autochtones dont sont issues les données.

Champ	Valeur
Nombre de lignes de données Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de lignes.
Nombre de colonnes de données Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de colonnes uniques.
Nombre de cellules de données Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de cellules contenant des données.
Nombre de relations de données Pour un jeu de données RDF, nombre total de triplets.
Nombre d’entités Pour un jeu de données RDF, nombre total d’entités.
Nombre de propriétés de données Pour un jeu de données RDF, nombre total de propriétés uniques utilisées par les triplets.
Qualité des données Décrit la qualité des données du jeu de données.
Métrique de qualité des données Une métrique utilisée pour mesurer la qualité des données, telle que les valeurs manquantes ou les formats invalides.

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