Source de données à fortes valeurs intrinsèques, les séries temporelles d'images satellitaires sont devenues indispensables dans l'élaboration de produits tels que les cartographies d'occupation des sols. Leur production automatique par apprentissage machine est possible sous réserve de disposer des données de référence nécessaires. Le facteur limitant concerne bien souvent la quantité et la qualité de ces données. Étudiée depuis une dizaine d'années, l'adaptation de domaine non supervisé est un champ de recherche prometteur mais peu décliné et efficace dans le cas de cette problématique. Aussi, nous proposons de rechercher une nouvelle méthode d'adaptation de domaine adaptée aux données d'observation de la Terre et tirant profit de la dimension temps des série temporelles d'images satellitaires.