A detecção de mudanças em imagens de sensoriamento remoto em duas fases temporais é um ramo importante da interpretação inteligente e aplicação de imagens de sensoriamento remoto, visando obter as mudanças nos tipos de cobertura do solo ou nas características dos objetos na mesma área monitorada durante um intervalo de tempo específico. Impulsionada pelo big data de sensoriamento remoto (especialmente a popularização e acúmulo de imagens de alta resolução) e pelo aprendizado profundo, a tecnologia de detecção de mudanças está passando por uma rápida evolução e iteração. Neste contexto, este artigo revisa e analisa os algoritmos típicos e os avanços mais recentes na detecção de mudanças em imagens de sensoriamento remoto de alta resolução e duas fases temporais, abrangendo tarefas comuns como detecção binária de mudanças, detecção semântica, avaliação de danos em edifícios e descrição das mudanças; além disso, projeta as principais tendências de pesquisa na detecção de mudanças em sensoriamento remoto e aponta os problemas e desafios existentes nas tendências atuais, com o objetivo de fornecer referência para futuros trabalhos relacionados.

imagens de sensoriamento remoto de alta resolução; imagens de duas fases temporais; aprendizado profundo; detecção de mudanças; revisão bibliográfica