En milieu agricole, on observe depuis plusieurs décennies une régression des prairies ainsi qu’uneévolution de leur mode de gestion liées à l’intensification de l’agriculture. Face aux enjeux que ces changementsimpliquent tant sur le plan environnemental qu’économique, l’estimation de la place des prairies dans les systèmes de production et la détermination des pratiques agricoles qui leur sont associées sont stratégiques. Avec l’arrivée de nouveaux capteurs de télédétection à Haute Résolution Spatiale (HRS) caractérisés par une résolution temporelle élevée, il est désormais possible d’envisager l’étude des couverts prairiaux à une échelle fine et à partir d’observations régulières dans le temps. L’objectif de cette thèse est d’identifier les couverts prairiaux à l’échelle des territoires agricoles et de déterminer leurs modes de gestion à partir de paramètres dérivés de séries temporelles d’images de télédétection à HRS. Pour cela, plusieurs séries intra–annuelles d’images à haute résolution spatiale optiques et radars ont été constituées afin de recenser les prairies et d’identifier trois de leurs modes de gestion : le pâturage, la fauche et l’exploitation mixte, sur un bassin versant dont le système d’exploitation dominant est l’élevage laitier. Les résultats obtenus à partir du traitement et de l’analyse des séries temporelles optiques ont permis de montrer qu’il est possible d’estimer avec une bonne précision la biomasse des prairies, de les identifier et de les caractériser. Ils mettent aussi en évidence le fait que les images radars améliorent l’identification des prairies sans pouvoir discriminer leurs modes de gestion, l’utilisation combinée des deux types d’images augmentant encore le taux d’identification des prairies. Par ailleurs, les résultats montrent que les méthodes de classification s’appuyant sur des critères de comparaison adaptés aux séries temporelles (distances élastiques) produisent des résultats nettement plus satisfaisants pour discriminer les modes de gestion des prairies que les méthodes de classification standards.