计算卫星禁运下的战争成本：受影响基础设施的零次估计

对受影响建筑物的快速估计对于冲突地区的人道主义反应至关重要，但经常受到袭击后卫星数据禁运和图像中断的阻碍。我们通过将受影响的建筑物映射重新构建为档案、攻击前地图上的零镜头几何投影任务来绕过这一操作瓶颈。使用 LiveUAMap 和 ArcGIS 中的坐标和事件文本，大语言模型 提取武器有效载荷 (W)，通过 Hopkinson-Cranz 缩放 (R_base = Z * W^(1/3)) 来投影动能爆炸周长。为了在没有撞击后图像的情况下对这些区域内暴露的结构进行计数，我们引入了两项技术创新：自适应视场，以消除 2D 分割 (SAMGeo) 中的分辨率（缩放）偏差，以及 2.5D 伪高度深度图与分割掩模相结合，以帮助大型视觉语言模型 (LVLM) 解决重叠、密集的屋顶问题。根据 2026 年中东冲突数据进行评估，深度增强 LVLM 在拥挤的城市中心的表现显着优于传统分割。这为零样本危机绘图建立了强大的混合范式：针对稀疏农村地区的超快速 2D 分割，以及针对密集城市环境的深度增强 LVLM。