La classification d'une image ETM+ de Landsat a été réalisée pour la cartographie des types de couverture du sol dans la moitié sud du parc national du Canada Auyuittuq. Le projet fait appel à l'analyse d'image par objets spatiaux (object-based image analysis ). Le logiciel eCognition 4.0 permet une segmentation hiérarchique de l'image qui est analogue au concept de l'inventaire écologique des parcs nationaux. Un territoire d'environ 8 300 km 2 a été cartographié à trois niveaux de perception différents à partir d'une image acquise le 13 août 2000. Un modèle numérique d'altitude fut incorporé au projet et de nombreux indices spectraux ont été calculés à partir des données ETM + . Le niveau de segmentation brute comporte 375 312 objets regroupés en 36 classes. À ce niveau, la structure de classification repose sur 118 règles référant aux paramètres spectraux, spatiaux et topographiques des segments. Ces règles combinent des systèmes de seuillages chiffrés et des opérations de tri au plus proche voisin. L'attribution des segments aux classes du projet est tributaire de ces règles et répond à une logique floue. À la suite d'une fusion de segments et d'un premier regroupement de classes, on obtient le second niveau du projet, qui compte 102 239 objets et 28 classes thématiques. Ce niveau s'apparente aux"écotypes" au sens de l'inventaire écologique des parcs nationaux. Un second regroupement réduit à 9 le nombre de classes et à 36 887 le nombre d'objets, ce qui se rapproche d'une cartographie des «écosystèmes » de l'inventaire écologique. Sur le terrain, 315 relevés photographiques de la végétation ont été réalisés dans les vallées Akshayuk et Naqsaq. Pour chaque relevé, les pourcentages de couverture de 5 strates végétales ont été estimés, de manière à ranger les relevés dans 8 classes de végétation connues a priori. Dans l'image, ce sont 135 segments qui ont pu être retenus comme échantillons. De ce nombre, 71 et 64 échantillons furent retenus respectivement pour l'entraînement et la validation de la classification au plus proche voisin qui fut réalisée pour la végétation. L'exactitude générale de la classification de la végétation a été estimée à 54,7 %. Contrairement à la végétation, le couvert non-végétal est classifié suivant principalement un système de règles, lesquelles décrivent le comportement spectral de 34 types de surfaces selon une structure de classification hiérarchique.La classification des 20 écotypes non-végétaux a été validée par photo-interprétation à l'aide de 992 segments-non-végétale est évaluée à 83,2 %. Une fois synthétisée au niveau des écosystèmes, la classification atteint un taux de succès global de 92,7 %. Pour la classification de la végétation, l'analyse d'image par objets spatiaux livre une cartographie dont l'exactitude est équivalente à celle d'une classification basée sur le pixel réalisée par Parcs Canada pour la même image (54,7 % vs 53,4 %). Notre stratification comporte cependant un plus grand nombre de catégories non-végétales et leur classification atteint un niveau d'exactitude supérieur. L'analyse par objet spatiaux nous a permis d'aller au-delà de l'analyse pûrement spectrale pour incorporer des paramètres texturaux, géométriques et contextuels à la procédure de classification. Elle résulte en une représentation plus synthétique de l'information cartographique que la classification basée sur le pixel, mais les patrons spatiaux les plus fins des milieux les plus hétérogènes sont alors perdus.La structure de classification développée pour notre image peut être transposée avec succès vers une nouvelle image, mais ceci exige que soient apportés des ajustements aux règles de classification, voire l'ajout ou la suppréssion de certaines règles.La segmentation hiérarchique s'avère utile comme analogue au concept de l'inventaire écologique des parcs nationaux. Les informations véhiculées par chacun des niveaux de notre classification sont des intrants importants pour l'inventaire écologique du parc national du Canada Auyuittuq. Une typologie définitive reste à définir tant pour la classification de la végétation que pour le couvert non-végétal des parcs nationaux de l'Arctique. Des clés de classification seraient requises pour traduire ces typologies en paramètres reconnaissables sur le terrain. En mettant en commun les diverses données de terrain existantes pour le parc national du Canada Auyuittuq et en les structurant selon ces typologies, on obtiendrait une banque d'échantillons augmentée et plus cohérente. De telles données de références s'avéreraient une base solide pour la validation des classifications présentement disponibles ainsi que pour la mise en oeuvre de travaux futurs en matière d'inventaire écologique pour le parc national du Canada Auyuittuq.