We designed and developed an internet mapping application to collect data on the locations of forest landscape values across a 2.4 million hectare study area in the province of Alberta, Canada. Four communities in the study area were surveyed and 8053 point locations were mapped for 10 different value types. Importance weights of landscape values were determined through a ranking exercise. Nearest-neighbour and second-order spatial point pattern analysis (K functions) suggested that all value types were significantly clustered across the study area. Recreational, wilderness, existence, and biological diversity values exhibited maximum clustering at larger spatial scales in comparison with educational, economic, historic or cultural, and spiritual values. Maximum clustering was positively related to mean road density and negatively related to mean distance to water, which suggests that landscape features influence the spatial pattern of values by acting as focal points or attractors for values. An applied use of the data for values hotspot detection and community protection zoning in forest fire management planning is presented. Résumé :Nous avons conçu et développé une application cartographique accessible via Internet pour ramasser des données sur les valeurs du paysage forestier couvrant une aire d'étude de 2,4 millions d'hectares dans la province d'Alberta, au Canada. Quatre communautés situées à l'intérieur de l'aire d'étude ont été sondées et 8 053 endroits ont été cartographiés pour 10 types différents de valeurs. Le poids à accorder aux valeurs du paysage a été déterminé par un processus d'ordination. L'analyse du plus proche voisin et l'analyse de second ordre de la structure spatiale de points (fonctions K) indiquent que le regroupement de tous les types de valeurs est significatif partout dans l'aire d'étude. Comparativement aux valeurs éducationnelles, économiques, historiques et spirituelles, les valeurs associées aux activités récréatives, à la nature, à l'existence et à la biodiversité étaient les plus fortement regroupées à plus petite échelle. Le plus intense regroupement était positivement relié à la densité moyenne des chemins et négativement relié à la distance moyenne d'un plan d'eau, ce qui indique que les caractéristiques du paysage influencent la structure spatiale des valeurs en agissant comme point de convergence ou zone d'attraction pour les valeurs. Nous présentons une utilisation concrète des données pour la détection des points névralgiques dans le cas des valeurs et pour le zonage visant à protéger les communautés dans le cadre de la planification de la gestion des incendies de forêt.[Traduit par la Rédaction]