本稿はグリッド特徴を利用して各時刻一枚ずつの画像ペアからシーンの変化を検出する手法を提案する．自動のシーン変化の検出は都市管理や，災害の復旧，復興，減災において有用である．本研究の背景として，車載カメラの画像を用いて津波被災地の街並みの変化を可視化する目的がある．既存のシーン変化の検出手法は，街並みの 3 次元モデルや，異なる時刻のデータ間におけるピクセルレベルの位置合わせを必要とした．そのため，正確な 3 次元モデルが得られない本研究のようなケースには適用することが困難である．さらに，広域の 3 次元モデルの復元や，ピクセルレベルでの位置合わせは膨大な計算量を必要とする．これらの問題を解決するために，本研究では畳込みニューラルネットワークとスーパーピクセルセグメンテーションを統合した新しいシーン変化の検出方法を提案する．提案手法はシーンの 3 次元モデルやピクセルレベルでの位置合わせを必要とせず，計算量を大幅に削減できるため，津波被災地全体のシーン変化の推定を可能とする．