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Cette étude montre le potentiel de l'information texturale des images à très haute résolution spatiale Pléiades pour la quantification et la cartographie de la structure forestière des peuplements de pin maritime du sud-ouest de la France (massif landais). Une première étape montre qu'il est possible d'estimer, par régressions linéaires multiples, les variables de structure forestière (comme le diamètre des couronnes ou la hauteur des arbres) à partir d'un ensemble d'attributs de texture automatiquement sélectionnés parmi un grand nombre de paramétrages possibles. La classification de l'image est ensuite effectuée en utilisant l'algorithme des forêts aléatoires (RF) pour discriminer cinq classes de structure forestière avec une approche hiérarchique. L'importance de variable des RF est utilisée pour la sélection des attributs de texture. Les résultats montrent l'intérêt de l'automatisation du processus, et de l'utilisation conjointe des deux résolutions des images Pléiades (panchromatique et multispectral) pour dériver les attributs de texture les plus performants pour détecter de fines variations de structure forestière.