损害代理地图是一种计算机生成的图像，用于识别目标区域内的受损区域。目前，此类地图大多由喷气推进实验室通过ARIA项目制作。本项目旨在通过将神经网络与公开可获取的数据相结合，重现损害代理地图的质量。为实现此目标，研究结合两种神经网络与合成孔径雷达干涉测量数据来生成地图，以评估哪种方案能产生更一致的结果。首次实验采用卷积神经网络架构，并与阿拉斯加卫星设施的Hyp3项目生成的相位图相结合。由于该方案需大量数据训练算法且耗时过长，与项目周期不符，最终被弃用，转而采用第二种神经网络方案。