本文介绍了一种基于卷积神经网络的新方法，用于社交媒体图像中灾害损失的定位与量化。研究开发了基准数据集，利用卫星图像进行变化检测，并提出了新的灾害影响指数（DII）。通过xBD数据集，优化了建筑损伤评估的效率。新型多模态方法MMST在飓风后建筑损害分类中表现出92.67%的准确率，显示出其在灾后评估中的应用潜力。

本研究提出了一种基于卫星图像的变化检测的卷积神经网络框架，通过阈值化和网格划分找到灾害影响最严重的区域，并使用新的灾害影响指数（DII）来衡量自然灾害的影响。在应用于飓风哈维和圣塔罗莎大火数据集时，框架的F1分数分别为81.2％和83.5％。