Les forêts boréales nordiques sont peu habitées et le réseau de transport dans ces régions est peu étendu, ce qui rend difficile l'accès en forêt pour sonder l'état de la ressource forestière. Ces milieux nordiques représentent néanmoins un très grand potentiel au niveau des ressources et de leur biodiversité. Leur homogénéité en terme de composition d'essences d'arbres favorisent l'utilisation des outils de télédétection pour leur cartographie ou monitoring sur de grands territoires. Le présent projet de recherche vise d'abord à développer une méthode de cartographie des attributs forestiers à échelle locale à partir d'images à très haute résolution spatiale (QuickBird ou WorldView) et de photographies aériennes acquises à une résolution spatiale de 30 cm. Une carte matricielle d'attributs forestiers (hauteur de peuplement, densité, surface terrière et volume marchand) à échelle locale est calculée à partir d'images à très haute résolution spatiale et basée sur une méthode de fraction d'ombre. Ensuite, la méthode de fraction d'ombre est étendue pour s'appliquer à des photographies aériennes dans le but de calculer des cartes d'attributs forestiers. Ces cartes locales d'attributs forestiers servent à enrichir la base de données des placettes d'inventaire. Enfin ces données locales sont spatialement généralisées à l'aide des méthodes de kNN (k Nearest Neighbor) et KMSN (k Most Similar Neighbors) pour cartographier les attributs forestiers à une échelle régionale. Les résultats obtenus de la cartographie locale et régionale démontrent le fort potentiel de l'approche développée avec des coefficients de régressions de 36 à 92% pour le modèle (local) de fraction d'ombre ainsi que des erreurs quadratiques moyennes de 18 à 58% pour la carte régionale d'attributs forestiers. Le couplage de ces méthodes permet donc de cartographier de grandes superficies du paysage forestier québécois avec très peu de ressources financière, humaine et technique.