Les espèces végétales envahissantes sont l'un des principaux facteurs de changement de la biodiversité dans les écosystèmes terrestres. Une détection précise et précoce des espèces exotiques est donc cruciale pour surveiller les invasions en cours et pour prévenir leur propagation. Présentement, les méthodes de surveillance des invasions biologiques permettent de suivre la propagation des envahisseurs à travers les aires de répartition géographique, mais une attention moindre a été accordée à la surveillance des espèces envahissantes à travers le temps. Les plates-formes de télédétection, capables de fournir des informations détaillées sur les variations des traits foliaires dans le temps et l'espace, sont particulièrement bien placées pour surveiller les plantes envahissantes en temps réel. Les changements temporels des traits fonctionnels sont exprimés dans la signature spectrale des espèces par des caractéristiques d'absorption spécifiques de la lumière associés aux pigments photosynthétiques et aux constituants chimiques tous deux liés à la phénologie. Ainsi, les variations temporelles dans la réponse spectrale des plantes peuvent être utilisées afin de mieux identifier des espèces individuelles. L'un des envahisseurs les plus problématiques au Canada est le roseau commun, Phragmites australis (Cav.) Trin. ex Steudel sous-espèce australis, dont la propagation menace la biodiversité des écosystèmes de zones humides en Amérique du Nord. Déterminer la période de l'année où cet envahisseur se distingue d’avantage, du point de vue spectral et fonctionnel, des autres plantes de la communauté serait centrale dans une meilleure gestion du roseau commun. Pour ce faire, nous avons utilisé des traits fonctionnels et une série temporelle de données spectrales foliaires à haute résolution au cours d'une saison de croissance à Boucherville, Québec, Canada, afin de déterminer la séparabilité spectrale de l'envahisseur par rapport aux espèces co-occurrentes et comment cette dernière varie à travers le temps. Nos résultats ont révélé que la spectroscopie foliaire a permis de distinguer le phragmite des espèces co-occurrentes avec une précision de plus de 95% tout au long de la saison de croissance – un résultat prometteur pour le futur de la télédétection des espèces végétales envahissantes. / Invasive plant species are one of the main drivers of biodiversity change in terrestrial ecosystems. Accurate detection of exotic species is critical to monitor on-going invasions and early detection of incipient invasions is necessary to prevent further spread. At present, surveillance methods of biological invasions allow to track the spread of invaders across geographic ranges, but less attention has been given to invasive species monitoring across time. Remote sensing platforms, capable of providing detailed information on foliar trait variations across time and space, are uniquely positioned for monitoring invasive plants in real time. Temporal changes in foliar traits are expressed in a species spectral profile through specific absorption features related to variation in photosynthetic pigments and chemical constituents driven by phenology. Thus, variations in a plant’s spectral response can be used to improve the identification of individual species. One of Canada’s most problematic invaders is the common reed, Phragmites australis (Cav.) Trin. ex Steudel subspecies australis, whose spread threatens biodiversity in wetland ecosystems in North America. Determining the time of year when the invader is spectrally and functionally more distinct from other plants in the community would be central to better management of common reed. To do so, we collected a time-series of foliar traits and high-resolution leaf spectral data over the course of a growing season at Boucherville, Quebec, Canada, to determine the spectral separability of the invader from co-occurring species and how its detection varies over time. Our results revealed that leaf-level spectroscopy distinguished Phragmites and co-occurring species with > 95% accuracy throughout the growing season – a promising result for the future remote detection of invasive plant species.