摘要
高分辨率合成孔径雷达(SAR)变化检测技术在灾害监测、城市规划、环境保护等领域具有广泛的应用前景。
SAR变化检测旨在识别不同时相SAR影像中地物或现象的变化，近年来，随着SAR分辨率的不断提高，高分辨率SAR变化检测技术取得了显著进展，但也面临着新的挑战。
本综述首先介绍了高分辨率SAR变化检测的基本概念、研究意义以及技术挑战，然后重点概述了现有的高分辨率SAR变化检测算法，将其分为三大类：基于像素的算法、基于特征的算法和基于深度学习的算法，并分析了它们的优缺点。
接着，本文讨论了高分辨率SAR变化检测算法的评估指标和常用数据集。
最后，总结了当前高分辨率SAR变化检测技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：高分辨率SAR，变化检测，深度学习，特征提取，算法评估
随着合成孔径雷达(SAR)技术的快速发展，SAR分辨率不断提高，高分辨率SAR影像能够提供更精细的地物信息，为变化检测提供了更丰富的数据基础。
SAR变化检测技术旨在识别不同时相获取的SAR影像中地物或现象的变化，在灾害监测、城市规划、环境保护等领域具有重要的应用价值。
例如，在灾害监测方面，可以利用高分辨率SAR变化检测技术快速识别地震、洪水等灾害造成的建筑物倒塌、道路损毁等变化信息，为灾后救援和重建提供决策支持。
高分辨率SAR变化检测技术的研究意义主要体现在以下几个方面：
提高变化检测的精度和可靠性：高分辨率SAR影像能够提供更清晰的地物细节信息，有助于更准确地识别细微的变化，提高变化检测的精度。
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