Empowering LLM Agents with Geospatial Awareness: Toward Grounded Reasoning for Wildfire Response

📄 arXiv: 2510.12061v1 📥 PDF

作者: Yiheng Chen, Lingyao Li, Zihui Ma, Qikai Hu, Yilun Zhu, Min Deng, Runlong Yu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-10-14

💡 一句话要点

提出GAL框架，赋予LLM地理空间感知能力，用于野火响应中的情境推理。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 地理空间感知 野火响应 灾害管理 资源分配

📋 核心要点

  1. 现有统计方法缺乏语义信息，事件泛化能力差，可解释性有限，难以有效应对灾害。
  2. 论文提出地理空间感知层（GAL），通过整合地理数据增强LLM，使其具备地理空间推理能力。
  3. 实验表明，在真实野火场景中，集成了GAL的LLM在资源分配方面优于基线模型。

📝 摘要（中文）

为了提升灾害响应效率，本文提出了一种地理空间感知层（GAL），旨在弥合大型语言模型（LLM）在地理信息方面的不足。GAL从原始野火检测数据出发，自动从外部地理数据库检索并整合基础设施、人口统计、地形和天气信息，构建成简洁且带有单位注释的感知脚本。这种丰富的上下文信息使LLM能够生成基于证据的资源分配建议（例如，人员分配、预算分配），并结合历史相似案例和每日变化信号进行增量更新。在真实野火场景下的评估表明，具有地理空间基础的LLM优于基线模型。该框架可以推广到其他灾害，如洪水和飓风。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在灾害响应中应用受限，主要原因是它们缺乏对地理空间信息的理解和推理能力。传统的统计方法虽然可以利用历史数据，但难以泛化到新的场景，并且缺乏足够的语义信息和可解释性。因此，如何让LLM能够理解和利用地理空间信息，从而更好地支持灾害响应决策，是一个亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是引入一个地理空间感知层（Geospatial Awareness Layer, GAL），作为LLM的外部知识源。GAL负责从各种地理数据库中提取与灾害事件相关的地理信息，例如基础设施、人口统计、地形和天气等，并将这些信息转换成LLM可以理解的格式。通过这种方式，LLM可以获得关于灾害事件的更全面的上下文信息，从而做出更明智的决策。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 野火检测模块，用于从卫星图像或其他数据源中检测野火事件；2) 地理空间感知层（GAL），负责从外部地理数据库中检索相关信息，并将其整合为感知脚本；3) LLM推理模块，利用感知脚本进行推理，生成资源分配建议；4) 历史数据分析模块，用于检索与当前事件相似的历史事件，为LLM提供参考；5) 增量更新模块，利用每日变化信号对LLM的推理结果进行更新。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了GAL，它将LLM与外部地理数据库连接起来，赋予LLM地理空间感知能力。与传统的基于文本的LLM应用相比，该方法能够更好地利用地理空间信息，从而提高灾害响应的效率和准确性。此外，该框架还结合了历史数据分析和增量更新，进一步提高了LLM的推理能力。

关键设计：GAL的关键设计包括：1) 自动化的地理信息检索机制，能够根据野火事件的地理位置和时间自动从外部数据库中提取相关信息；2) 统一的感知脚本格式，能够将各种类型的地理信息转换成LLM可以理解的文本格式；3) 基于历史事件的相似性检索算法，能够找到与当前事件相似的历史事件，为LLM提供参考；4) 基于每日变化信号的增量更新机制，能够根据最新的信息对LLM的推理结果进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，在真实野火场景中，集成了GAL的LLM在资源分配方面优于基线模型。具体来说，GAL能够显著提高LLM生成建议的准确性和合理性，例如更精确地分配消防人员和物资，更有效地利用预算。这些结果表明，地理空间感知能力对于LLM在灾害响应中的应用至关重要。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于灾害管理领域，例如野火响应、洪水预警、飓风应对等。通过赋予LLM地理空间感知能力，可以提高灾害响应的效率和准确性，减少人员伤亡和财产损失。此外，该框架还可以应用于城市规划、资源管理、环境保护等领域，为决策者提供更全面的信息支持。

📄 摘要（原文）

Effective disaster response is essential for safeguarding lives and property. Existing statistical approaches often lack semantic context, generalize poorly across events, and offer limited interpretability. While Large language models (LLMs) provide few-shot generalization, they remain text-bound and blind to geography. To bridge this gap, we introduce a Geospatial Awareness Layer (GAL) that grounds LLM agents in structured earth data. Starting from raw wildfire detections, GAL automatically retrieves and integrates infrastructure, demographic, terrain, and weather information from external geodatabases, assembling them into a concise, unit-annotated perception script. This enriched context enables agents to produce evidence-based resource-allocation recommendations (e.g., personnel assignments, budget allocations), further reinforced by historical analogs and daily change signals for incremental updates. We evaluate the framework in real wildfire scenarios across multiple LLM models, showing that geospatially grounded agents can outperform baselines. The proposed framework can generalize to other hazards such as floods and hurricanes.