Le rajeunissement des forêts boréales québécoises par l’entremise des coupes forestières et des changements climatiques a pour effet de diminuer la résilience des peuplements forestiers face aux feux de forêt en accentuant le risque d’erreur de régénération. Une erreur de régénération se définit par le non-retour d’une forêt à sa composition et sa densité d’avant la perturbation. En effet, un intervalle de temps trop court entre deux perturbations a pour effet d’inhiber la régénération de certaines espèces arborescentes telles que l’épinette noire et le pin gris si ces derniers n’étaient pas à maturité sexuelle au moment de l’occurrence du feu. Présentement, les erreurs de régénération après feu sont détectées seulement plusieurs années après un feu (5 à 15 ans) et les campagnes de terrain pour ce faire sont longues et coûteuses. La production d’un modèle prédictif des microsites potentiels par télédétection permettrait de cibler les zones à risque de subir une erreur de régénération et de remettre la forêt en production plus rapidement par l’entremise d’une intervention sylvicole. Cette étude a pour but de modéliser la régénération naturelle après feu avec une analyse multicritère spatialement explicite s’appuyant sur l’état des connaissances actuel sur les mécanismes de régénération des différentes espèces d’arbres boréales en combinant l’échelle du peuplement et l’échelle du microsite (<1m). L’utilisation d’indices spectraux et de données Lidar acquises par télédétection aéroportée à haute résolution spatiale (<5cm) pour en mesurer la corrélation avec les microsites propices à la régénération permettra de modéliser et cibler les erreurs de régénération potentielles à une échelle plus fine. Les microsites seront échantillonnés à partir d’une clé de décision basée sur une revue de littérature sur les mécanismes de régénération des principales espèces d’arbres présentes en forêt boréale. La disponibilité et la qualité des microsites jouent un rôle déterminant en ce qui a trait à l’implantation des espèces et leur croissance après feu, d’où l’importance de produire un modèle prédictif des microsites potentiels à la régénération. Actuellement, les modèles prédictifs de régénération s’appliquent à l’échelle du peuplement et se basent principalement sur des facteurs influençant la viabilité et la densité des semences tels que l’âge du peuplement, la surface terrière, la composition avant feu et le drainage du sol. L’inconvénient de ces modèles est qu’ils résultent d’une estimation spatialement grossière de la régénération après feu qui peut prendre forme de façon spatialement hétérogène en fonction de la sévérité du feu, pouvant influencer la viabilité des semences et la qualité des microsites. Certains modèles de prédiction spatiale des microsites potentiels ont déjà été produits, mais ne s’appliquent qu’à une espèce d’arbre (Picea mariana (Mill.) BSP) et ont seulement été validés sur un seul feu, d’où l’importance de tester et améliorer le modèle pour le rendre applicable à différentes conditions écologiques.