La detección de cambios en imágenes de teledetección de dos fases temporales es una rama importante de la interpretación inteligente y aplicación de imágenes de teledetección, que busca obtener las variaciones en los tipos de cobertura terrestre o las características de los objetos en la misma área monitoreada durante un período de tiempo específico. Impulsada por el big data de teledetección (especialmente la popularización y acumulación de imágenes de alta resolución) y el aprendizaje profundo, la tecnología de detección de cambios está experimentando una rápida evolución y iteración. En este contexto, este artículo revisa y analiza los algoritmos típicos y los avances más recientes en detección de cambios para imágenes de teledetección de alta resolución y dos fases temporales, abarcando tareas comunes como detección binaria de cambios, detección semántica, evaluación de daños en edificios y descripción de cambios; además, se proyectan las principales tendencias de investigación y se señalan los problemas y desafíos existentes en las tendencias actuales, con la intención de servir como referencia para futuros trabajos en el área.

imágenes de teledetección de alta resolución; imágenes de dos fases temporales; aprendizaje profundo; detección de cambios; revisión bibliográfica