Dans cette th{è}se, nous nous int{é}ressons {à} la repr{é}sentation et {à} la classification de structures spatiales dans le cadre de la reconnaissance de mod{è}les de paysages agricoles sur des images satellites. Nous avons d{é}fini, lors d'une phase d'acquisition des connaissances, des mod{è}les de paysages sous forme de classes dans un syst{è}me de repr{é}sentation des connaissances par objets. Les classes sont reli{é}es entre elles par des relations spatiales qualitatives. Les relations spatiales sont des classes dont les instances lient d'autres classes. Les classes de relations sont organis{é}es dans une hi{é}rarchie ayant une structure de treillis permettant de repr{é}senter la sp{é}cialisation, l'implication, la disjonction et la conjonction de relations. Nous avons choisi un treillis de Galois qui permet de mettre en {é}vidence le lien entre relations et conditions n{é}cessaires {à} la v{é}rification des relations sur l'image. Gr{â}ce {à} cette structure, nous avons propos{é} un algorithme de recherche de l'ensemble minimum des conditions qui permet de r{é}duire le nombre d'op{é}rations sur les images. Des algorithmes ont {é}t{é} aussi propos{é}s pour repr{é}senter les propri{é}t{é}s math{é}matiques des relations. Nous proposons d'ajouter au langage quatre facettes permettant de repr{é}senter la quantification des relations spatiales. Nous avons modifi{é} l'op{é}ration qui associe un mod{è}le {à} une entit{é} pour prendre en compte la quantification des relations dans la classification des structures spatiales. Le syst{è}me de reconnaissance a {é}t{é} implant{é} dans le langage \yafool et mis en \oe{}uvre sur des cartes de la r{é}gion Lorraine.