Обнаружение изменений в дистанционном зондировании является важной технологией мониторинга, широко применяемой в градостроительстве, оценке ущерба от бедствий, управлении ресурсами и других областях. Синтетический апертурный радар (SAR) обладает возможностью круглосуточной и всепогодной съемки, преодолевая проблемы оптического обнаружения изменений, зависящего от погодных условий и освещения. Его способность проникновения микроволн, поляризационные свойства и когерентный механизм формирования изображения обеспечивают уникальные преимущества при мониторинге изменений подповерхностных и закрытых областей, изменений структуры объектов и физических свойств, а также мелких изменений. В настоящее время большинство обзоров двувременных изменений дистанционного зондирования сосредоточены на оптических данных, отсутствуют систематические и целевые обзоры изменений на основе SAR-изображений. Кроме того, с развитием глубокого обучения и технологий мультиисточникового слияния, гомогенные и неоднородные изменения на основе SAR-изображений стали актуальной темой. Поэтому статья, опираясь на сотни классических и современных отечественных и зарубежных публикаций, а также принципы формирования изображений спутников SAR, сначала рассматривает типичные приложения обнаружения изменений при различных условиях съемки. Затем строится общий процесс двувременного обнаружения изменений, включающий сбор данных, предварительную обработку изображений, распознавание изменений и постобработку. На этой основе систематизированы основные доступные данные и методы обнаружения изменений. Раздел с данными охватывает открытые наборы данных гомогенных и неоднородных изменений на основе SAR, раздел методов включает традиционные методы и исследования гомогенных и неоднородных изменений в глубоких нейросетях. В частности, приведены ссылки на соответствующие наборы данных и модели кода, что служит важным ориентиром для дальнейших исследований. В заключение статья резюмирует основные проблемы в области с трех аспектов: данных, алгоритмов и применения, включая качество и количество данных, способность моделей выражать признаки и вычислительную сложность, а также область применения обнаружения изменений. В ответ на эти вызовы рассматриваются перспективы развития мультиформатного слияния, интеллектуального и компактного дизайна моделей и многообразного обнаружения изменений.

Двувременное обнаружение изменений дистанционного зондирования;SAR-изображения;традиционные методы;глубокое обучение;гомогенные и неоднородные