تتطلب استجابة سريعة وفعّالة عند وقوع كارثة طبيعية (مثل الزلزال أو الإعصار، إلخ). إن تقييم الأضرار التي لحقت بالمباني باستخدام صور الأقمار الصناعية يُعد أمرًا بالغ الأهمية قبل تنفيذ استجابة فعّالة. توفر صور الأقمار الصناعية عالية الدقة معلومات غنية تشمل مشاهد ما قبل الكارثة وما بعدها، مما يمكّن من التحليل. ومع ذلك، فإن معظم الدراسات الحالية تستخدم صور ما قبل الكارثة وما بعدها كمدخلات دون النظر إلى الترابط بينهما. في هذا البحث، نقترح استراتيجية مبتكرة للدمج عبر الاتجاهات (Cross-directional Fusion) لاستكشاف أعمق للترابطات بين صور ما قبل الكارثة وما بعدها. علاوةً على ذلك، نستخدم طريقة تكبير البيانات (CutMix) لمعالجة التحدي المتمثل في الفئات الصعبة. ويحقق الأسلوب المقترح أداءً متفوقًا على مستوى الحالة الحالية (State-of-the-art) في مجموعة بيانات واسعة النطاق لتقييم أضرار المباني – xBD.