Dans cet article, nous nous intéressons à l'analyse et à la détection du changement dans des images texturées issues de télédétection à très haute résolution spatiale. Le principe de l'approche mise en oeuvre est de définir une mesure représentant les changements observés qui s'appuie sur les distributions des coefficients issus d'une décomposition en ondelette des images, en prenant soin d'être invariant par rotation. Les dissimilarités entre distributions sont obtenues au moyen de la distance de Kullback-Liebler et à partir de l'ensemble des différences entre distributions, un vecteur caractérisant le changement observé est défini. Nous présentons une application de cette mesure du changement en effectuant une classification des modifications observées (texture homogène à orientée, changement abrupt ou subtil) par d'arbres de décision s'appuyant sur le vecteur de mesure du changement proposé. Les expériences sont réalisées sur des photographies aériennes et confirment la capacité de la mesure définie à discriminer correctement les différentes textures et à interpréter le changement.