L'observation des systèmes racinaires est un exercice rendu difficile par leur côté caché dans le sol. Pour une observation in situ, les méthodes disponibles sont toujours confrontées à la difficulté de détection automatique des racines par rapport à leur substrat, et entre espèces. L'objectif de notre étude était de suivre l'évolution dynamique des racines sur substrat par imagerie hyperspectrale dans deux gammes spectrales i.e. visible proche-infrarouge (400-1000 nm) et l'infrarouge court (SWIR : 1000-2500 nm). L'étude a été réalisée sur diverses plantes : une céréale, le blé dur (Triticum durum), deux arbres à feuillage persistent, le chêne vert (Quercus ilex) et lepin maritime (Pinus maritima), un arbre à feuillage caduque, le chêne blanc (Quercus pubescens), et une légumineuse herbacée, le haricot (Phaseolus vulgaris). Des rhizobox constituées d'une surface en verre permettant le passage des rayonnements infrarouges ont été réalisés avec des sols ad hoc pour chacune des espèces, récoltés dans la région de Montpellier. Les rhizobox ont été ensuite positionnées en milieu contrôlé (humidité, lumière, température) pendant 6 mois. Des images hyperspectrales ont été réalisées sur chaque rhizobox toutes les 3 semaines sur toute la période avec deux caméras Hyspex (Neo, Norway). Des modèles de discrimination PLS-DA permettant la classification du sol et des racines ont été ensuite construits puis appliqués sur des images tests. Les taux de bonne classification de chacun des modèles construits (espèce par espèce et date à date) étaient supérieurs à 95%. Pour le suivi de l'évolution temporelle des racines, deux approches ont été utilisées. La première a consisté à analyser l'évolution du vecteur discriminant obtenu date à date. La seconde, a consisté à analyser les variations temporelles à l'aide d'une analyse en composante principale. Cette méthode est très prometteuse pour détecter automatiquement des racines in situ dans les sols et offre des perspectives intéressante