Existing models for describing knot morphology are typically based on polynomial functions with parameters that are often not biologically interpretable. Hence, they are difficult to integrate into tree growth simulators due to the limited possibilities for linking knot shape to external branch and tree characteristics. X-ray computed tomography (CT) images taken along the stems of 16 jack pine (Pinus banksiana Lamb.) trees and 32 black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) trees were used to extract the three-dimensional shape of 3450 and 11 276 knots from each species, respectively. Using a nonlinear approach, we firstly fitted a model of knot geometry adapted from a Weibull function. Separate equations were used to describe both the curvature and the diameter of the knot along its pith. Combining these two equations gave an accurate representation of knot shape using only five parameters. Secondly, to facilitate the integration of the resulting model into a tree growth simulator, we extracted the parameters obtained for each knot and modelled them as functions of external branch and tree characteristics (e.g., branch diameter, insertion angle, position in the stem, tree height, and stem diameter). When fitted to a separate data set, the model residuals of the black spruce knot curvature equation were less than 2.9 mm in any part of the knot profile for 75% of the observations. The corresponding value from the diameter equation was 2.8 mm. In jack pine, these statistics increased to 5.4 mm and 3.2 mm, respectively. Overall, the ability to predict knot attributes from external tree-and branch-level variables has the potential to improve the simulation of internal stem properties.Résumé : Les modèles utilisés actuellement pour décrire la morphologie des noeuds sont généralement basés sur des fonctions polynomiales dont les paramètres sont difficilement interprétables. Ainsi, ils sont difficiles à intégrer dans les simulateurs de croissance en raison de la difficulté à relier la forme des noeuds et les caractéristiques externes des branches et des arbres. Des images de tomographie à rayons-X le long des tiges de 16 pins gris (Pinus banksiana Lamb.) et de 32 épinettes noires (Picea mariana (Mill.) BSP) ont été utilisées pour extraire, respectivement pour chaque espèce, la forme tridimensionnelle de 3450 et 11 276 noeuds. Dans un premier temps, nous avons utilisé une approche de modélisation non linéaire basée sur une fonction de Weibull afin de décrire la géométrie de chaque noeud. Des équations distinctes ont été utilisées afin de décrire à la fois l'évolution de la courbure et du diamètre du noeud de la moelle à l'écorce. Cette combinaison de deux équations a permis une représentation exacte de la forme noeud en utilisant seulement cinq paramètres. Dans un second temps, les paramètres obtenus pour chacun des noeuds ont été extraits et modélisés en fonction des caractéristiques externes de la branche et de l'arbre (p. ex. le diamètre de la branche, l'angle d'inclinaison, la position dans la tige, la hauteur et le ...