Die Erfassung von Veränderungen in Bildern mit doppelter Zeit ist ein wichtiger Zweig der intelligenten Interpretation von Fernerkundungsbildern und deren Anwendung, der darauf abzielt, Informationen über Veränderungen in der Bodenbedeckung oder geografischen Merkmalen in einem Überwachungsgebiet über einen bestimmten Zeitraum zu erhalten. Vor diesem Hintergrund organisiert und analysiert dieser Artikel typische Algorithmen zur Erfassung von Veränderungen in hochauflösenden Fernerkundungsbildern mit doppelter Zeit und die neuesten Entwicklungen, einschließlich der binären Erfassung von Veränderungen, der semantischen Erfassung von Veränderungen, der Bewertung von Gebäudeschäden, der Beschreibung von Veränderungen und anderer gängiger Aufgaben. Es bietet auch einen Ausblick auf wichtige Forschungstendenzen bei der Erfassung von Veränderungen in der Fernerkundung und benennt Probleme und Herausforderungen, die trotz aktueller Trends bestehen, um eine Referenz für künftige verwandte Forschungsarbeiten zu bieten.

hochauflösende Fernerkundungsbilder; Bilder mit doppelter Zeit; Deep Learning; Veränderungserfassung; Literaturübersicht