يُعتبر كشف التغير في الاستشعار عن بُعد كتقنية مراقبة مهمة، ويُستخدم على نطاق واسع في تخطيط المدن، وتقييم الكوارث، وإدارة الموارد وغيرها من المجالات. يمتلك رادار الفتحة التركيبية (SAR) القدرة على التصوير طوال اليوم وتحت جميع الظروف الجوية، مما يتغلب على مشكلة تأثر كشف التغيرات البصرية بالطقس والإضاءة. تُتيح قدرته على اختراق الموجات الدقيقة وخصائص الاستقطاب وآلية التصوير التوافقي له مزايا فريدة في مراقبة التغيرات تحت السطحية وفي المناطق المغلقة، وتغيرات هيكل وخصائص الأجسام، بالإضافة إلى التغيرات الطفيفة. حالياً، تتركز معظم المراجعات حول كشف التغير بالزمن المزدوج في الاستشعار عن بُعد على صور الاستشعار البصري، وتفتقر إلى ملخص منهجي ومستهدف لكشف التغيرات المبنية على صور SAR. بالإضافة إلى ذلك، مع تطور التعلم العميق وتقنيات الدمج متعدد المصادر، أصبح كشف التغير التماثلي وغير التماثلي على صور SAR من المواضيع الساخنة الحديثة. لذلك، تعتمد المقالة على مئات الوثائق الكلاسيكية والحديثة المحلية والدولية، بالإضافة إلى مبدأ تصوير الأقمار الصناعية SAR، وتستعرض أولاً التطبيقات النموذجية لكشف التغير تحت ظروف تصوير مختلفة. ثم تبني سير عمل عام لكشف التغير بالزمن المزدوج يشمل جمع البيانات، ومعالجة الصور الأولية، والتعرف على التغيرات والمعالجة اللاحقة. استناداً إلى ذلك، تقوم بمراجعة منهجية لبيانات وأساليب كشف التغير الرئيسية. تشمل البيانات مجموعات البيانات المفتوحة لكشف التغير التماثلي وغير التماثلي المستندة إلى SAR، وتغطي الأساليب الكشف التقليدي وأساليب التعلم العميق في الكشف التماثلي وغير التماثلي. على وجه الخصوص، تم تجميع روابط مجموعات البيانات ونماذج الأكواد ذات الصلة لتوفير مرجع مهم للبحوث المستقبلية. أخيراً، تلخص الورقة التحديات الرئيسية في المجال من ناحية البيانات، والخوارزميات، والتطبيقات، مثل جودة وكمية البيانات، وقدرة التعبير النموذجي، وتعقيد الحساب، ونطاق تطبيق كشف التغير. وفي مواجهة هذه التحديات، تتطلع إلى مستقبل الدمج متعدد النماذج، وتصميم النماذج الذكية وخفيفة الوزن، وتطوير كشف التغير المتعدد الأشكال.

كشف التغير بالزمن المزدوج في الاستشعار عن بُعد;صور SAR;الطرق التقليدية;التعلم العميق;الكشف التماثلي وغير التماثلي