リモートセンシング変化検出は重要な監視技術であり、都市計画、災害評価、資源管理などの分野で広く利用されている。合成開口レーダー（SAR）は全天候・全天時の撮像能力を有し、天候や照明に影響される光学的変化検出の問題を克服している。そのマイクロ波の透過能力、偏波特性、およびコヒーレントな画像形成機構により、地下・遮蔽領域の変化、地物の構造および物理的特性の変化、微小変化の監視に独自の優位性を持つ。現在、多くのリモートセンシングの二時相変化検出の総説は光学画像に焦点を当てており、SAR画像に基づく変化検出に関する体系的かつ的確なまとめが不足している。さらに、深層学習と多源融合技術の発展に伴い、SAR画像に基づく同質および異質変化検出は最先端のホットトピックとなっている。本稿は、国内外の古典的かつ最新の論文数百編に基づき、SAR衛星画像形成原理を組み合わせ、まず異なる撮像条件下での変化検出の典型的応用を検討した。次に、データ取得、画像前処理、変化認識および後処理を含む二時相変化検出の一般的なプロセスを構築している。これに基づき、主流の変化検出データおよび手法を体系的に整理した。データセクションはSARベースの同質および異質変化検出のオープンデータセットを含み、手法セクションは伝統的方法および深層学習法における同質・異質変化検出研究を網羅する。特に関連データセットおよびモデルコードへのリンクを整理し、今後の研究に重要な参考資料を提供している。最後に、本稿はデータ、アルゴリズム、応用の3つの側面から現在の分野が直面する主な課題を総括している。例えば、データ品質と量、モデル特徴表現能力と計算複雑性、変化検出の応用範囲などである。これらの課題に対応し、多モーダル融合、知能化および軽量モデル設計、多元的変化検出の今後の発展方向を展望している。

リモートセンシング二時相変化検出;SAR画像;伝統的方法;深層学習;同質および異質