La connaissance détaillée et le suivi de la végétation urbaine représentent un enjeu important, tant pour les scientifiques qui étudient les relations paysage-écosystème, que pour les gestionnaires qui sont chargés de l'entretien et de la gestion de la végétation. Le principal objectif de cette thèse est d'évaluer l'intérêt des images à THRS pour cartographier la végétation en ville. Plus précisément, elle vise à évaluer le potentiel des images THRS sur trois composantes : la résolution spatiale, la résolution spectrale et l'altimétrie. Pour cela, nous avons traité plusieurs types de données optiques THRS acquises sur la Ville de Rennes et le Site des Prairies Saint-Martin : des images 2D multispectrales et superspectrales, des images multispectrales 2,5D et des données 3D acquises par un LiDAR bi-spectral. Dans un premier temps, nous avons évalué l'intérêt d'utiliser des images THRS 2D multispectrales pour identifier et caractériser la végétation et des images THRS super spectrales afin d'identifier les espèces végétales. Dans un second temps, nous avons évalué l'apport de données multispectrales THRS 2,5D et 3D pour cartographier les formes de végétation en milieu urbain en utilisant des variables spectrales, contextuelles et de hauteur. Dans un troisième temps, avons cherché à évaluer l'impact, de l'intégration des informations sur la végétation dérivées de données de télédétection THRS dans deux modèles environnementaux, un permettant d'étudier la relation paysage-biodiversité, l'autre la relation paysage- îlot de chaleur urbain / Abstract: Detailed knowledge and monitoring of urban vegetation is an important issue, both for scientists studying landscape-ecosystems relationships, and for the managers who are in charge of the vegetation management. The main objective of this thesis is to evaluate the interest of THRS images to map urban vegetation. More specifically, it aims to evaluate the potential of THRS images on three components: spatial resolution, spectral resolution and altimetry. For this purpose, we processed several types of THRS optical data acquired on the City of Rennes and the Prairies Saint-Martin Site: multispectral and superspectral 2D images, 2.5D multispectral images and 3D data acquired with a bi-spectral LiDAR. Firstly, we assessed the interest of using 2D multispectral THRS images to identify and characterize vegetation and superspectral THRS images to discriminate plant species. Secondly, we assessed the contribution of THRS 2.5D and 3D multispectral data to map vegetation patterns in urban areas using spectral, contextual and height variables. Thirdly, we sought to evaluate the impact, of the integration of vegetation information derived from THRS remote sensing data into two environmental models, one to study the landscape-biodiversity relationship, the other to analyze the landscape- urban cool island relationship.