Des chercheurs en géographie ont montré, depuis les années 90, que les villes contemporaines partagent les caractéristiques morphologiques de certains objets fractals : les bordures urbaines sont très indentées à travers les échelles ; dans chaque ville, le nombre d’agrégats bâti et leur taille suivent une loi de puissance tandis que le nombre d’espaces non bâtis est relié à leur taille selon une autre loi de puissance (Batty & Longley, 1994 ; Frankhauser, 1994). Les dimensions fractales permettent de caractériser au moyen de mesures quantitatives les formes urbaines et ainsi de comparer aussi bien des villes entre elles que des quartiers d’une ville. Nous proposons ici d’explorer, à l’aide d’analyses multifractales, à quel point l’évolution des formes urbaines au cours du temps est déterminée par les formes bâties et non bâties qui les entourent. En effet, la croissance urbaine procède par intégration progressive d’espaces périphériques à la ville. Pour autant, ceci n’implique pas nécessairement la disparition des caractéristiques morphologiques des espaces qui ont été intégrés. Sur cette base, l’hypothèse que nous cherchons à vérifier est que les formes actuelles d’occupation du sol autour de chaque ville permettent d’expliquer la différenciation morphologique des villes entre elles. L’objectif est de mieux comprendre les relations entre les villes et leur environnement. Pour ce faire, nous proposons de mettre en oeuvre des techniques de traitement du signal pour analyser les caractéristiques multifractales du bâti mais aussi de l’ensemble des objets occupant l’espace. Nous utilisons différentes techniques développées pour décrire l’aspect géométrique des d’objets fractals mais aussi les fluctuations présentent au sein de ces objets (Arneodo et al.2000, Pustelnik et al., 2014, Wendt et al., 2009). D’une part, nous proposons de travailler sur des images binaires de bâti. Ces images sont extraites de la BD TOPO de l’IGN, qui fournit sous une forme vectorielle l’emplacement et la forme en 2D de l’ensemble des bâtiments du territoire de France métropolitaine avec une précision métrique. Afin d’identifier différents types de textures bâties à une résolution spatiale fine, nous appliquons une méthode d’analyse que nous avons conçue spécifiquement à cet effet, la Geographically Weighted Fractal Analysis. D’autre part, nous proposons de procéder à une analyse multifractale d’orthophotographies et de faire une segmentation des paysages en fonction de leurs caractéristiques multifractales. Pour cela, nous utilisons la méthode des coefficients Leaders peu coûteuse en temps machine et dont les performances sont bien connues de manière théorique et pratique (Wendt et al., 2009). Les données utilisées sont des ortho-images couleurs recouvrant toute la France, d’une résolution allant de 0.5m à 5m. Ces images sont issues de la source BD ORTHO de l’IGN. Pour chaque département, l’IGN propose des orthophotographies actualisées selon un cycle quinquennal avant 2014 et triennal ensuite. Ainsi la France est entièrement couverte par des ortho-images dont les années de prise de vue changent d’un département à l’autre avec un maximum de 5 ans entre deux départements. Dans un troisième temps, ces différentes typologies de textures bâties et d’occupation du sol sont comparées entre elles et comparées aux délimitations morphologiques des agglomérations urbaines identifiées au moyen de la méthodologie fractale proposée par Tannier et al. (2011). Avec cette méthode, qui considère le bâti à résolution spatiale fine, la frontière urbain-rural est choisie pour maximiser la différence morphologique entre l’intérieur et l’extérieur de la ville, sans fixer a priori de seuil de distance inter-bâtiments qui distinguerait une configuration du bâti urbaine d’une configuration rurale. Ce travail est réalisé dans le cadre du projet Lecture multifractale de la forme des villes en relation avec la forme des espaces qui les entourent, dirigé par Stéphane Roux et financé par l’Institut des systèmes complexes rhône-alpin IXXI (2015-2016).