La spectroscopie représente un puissant outil en conservation grâce à la possibilité d’effectuer le suivi de la diversité végétale à travers de larges étendues géographiques. La réflectance spectrale montre un potentiel certain pour l’identification des espèces d’arbres et même des taxons inférieurs, mais ceci a rarement été testé sur un grand nombre d’espèces. J’examine la qualité de la classification de 45 espèces d’arbres des forêts tempérées du Québec à partir de plus de 3500 spectres de réflectance foliaires (400-2400 nm). Nous évaluons cette classification sur la base de la variation spectrale des espèces, de même qu’à partir des distances fonctionnelles et phylogénétiques mesurées. Nos résultats indiquent un taux de classification très satisfaisant (κ = 0.736, ±0.005). Nous observons des erreurs de classification plus fréquentes entre les espèces évolutivement proches, alors qu’il semble que la distance fonctionnelle établisse un seuil voulant qu'au-delà d’une certaine distinction fonctionnelle globale, il soit peu probable que deux espèces soient confondues. Ces résultats viennent renforcer le lien entre la diversité spectrale et l’organisation taxonomique des espèces, ajoutant à la valeur de substitution de la première pour la diversité phylogénétique. Cela suggère par contre que de fortes convergences fonctionnelles peuvent faire obstacle à l’identification des espèces à partir de la réflectance spectrale. Cette étude est prometteuse pour la classification de spectres foliaires non préalablement identifiés, et améliore notre compréhension du lien entre les données spectrales et la différenciation des espèces, d’une grande importance pour assurer la validité des estimations de la biodiversité à partir de données de télédétection. / Imaging Spectroscopy is a powerful tool for conservation due to its ability to monitor plant diversity over broad geographic areas. Increasing evidence suggests that spectral reflectance can be used to identify trees at the species level, and even below. However, most studies focus on only a few species. Here, we use foliar reflectance (400-2400 nm) to discriminate among 45 temperate forest tree species from southern Quebec, using over 3500 leaf-level spectra. Furthermore, we connect those classification results to functional and phylogenetic distinctiveness, as well as to intraspecific variation. We find that spectral reflectance shows a very good discriminatory power even with an extensive set of species (κ = 0.736, ±0.005). We find that close phylogenetic species get mistaken for one another more frequently than distantly related species, while functional variation acts as a threshold, beyond which misclassifications are unlikely. These results reinforce the link between spectral diversity and taxonomic organization or phylogenetic diversity, but also reiterate the potential confounding effects of functional convergences on species identification from hyperspectral reflectance. We believe these findings hold promise for the classification of unknown spectra and further improve the link between ground truth and remotely sensed data for biodiversity assessments.