Nous présentons deux approches stochastiques à l'aide de modèles de Markov cachés (HMM) pour décrire les relations de voisinages entre successions d'occupation du sol dans un paysage agricole représenté par sa mosaique de parcelles. Une première approche qualifiée de temporo-spatiale recherche à l'aide d'un HMM des classes de successions d'occupation du sol qui sont par la suite localisées. Ces dernières s'agglomèrent au sein de régions compactes (ou patches). Nous présentons une méthode de clustering spatial qui représente les patches à l'aide de deux distributions : une distribution qui représente l'homogénéité spatiale et l'autre, l'influence des voisinages à la lisière des patches. La deuxième approche analyse les dépendances spatio-temporelles représentées par le graphe du système de voisinages entre parcelles et enrichit les connaissances sur l'organisation territoriale de l'activité agricole en permettant l'identification de quartiers culturaux au sein desquels les occupations des parcelles manifestent de forts degrés d'attraction.