La aplicación de la cosegmentación en la detección de cambios en imágenes de teledetección puede superar eficazmente el fenómeno de sal y pimienta y generar objetos cambiantes multitemporales con límites consistentes. La cosegmentación considera la información de la imagen, como el espectro y la textura, y extrae la información del vecindario espacial entre píxeles. Sin embargo, cada píxel en el algoritmo de corte mínimo/flujo máximo para la detección de cambios por cosegmentación se considera un nodo en el diagrama de flujo de la red. Esta condición conduce a una correlación directa entre los tiempos de cálculo y el número de nodos y aristas en el diagrama. Requiere una gran cantidad de cálculo y consume un tiempo excesivo para la detección de cambios en áreas grandes. Se combina un método de segmentación de superpíxeles en la cosegmentación para resolver esta limitación. Se adopta un agrupamiento iterativo lineal simple para agrupar píxeles utilizando la similitud de características entre píxeles. Los superpíxeles de dos fases se superponen para formar la segmentación de superpíxeles consistente multitemporal. Cada bloque de superpíxel se considera un nodo para la detección de cambios por cosegmentación, con el fin de reducir el número de nodos en el diagrama de flujo de la red construido por corte mínimo/flujo máximo. En este estudio, se toman como ejemplos las imágenes satelitales chinas GF-1 y Landsat, la precisión general de los resultados de detección de cambios es superior al 0.80, y el tiempo de cálculo es solo una quinta parte del original.