基于大数据和机器学习的贫困空间分类识别方法和装置

摘要

本申请涉及一种基于大数据和机器学习的城市贫困空间分类识别方法和装置，通过多种类型遥感卫星获取目标城市遥感数据，对目标城市内部进行区域网格化划分；对遥感数据提取地表绿地和水体，建立土地绿色覆盖模型；通过获取目标城市的POI数据，判别各区域包含城市POI的类型和数量，建立城市活跃度模型；再获取目标城市内部区域范围的房租数据；根据土地绿色覆盖模型、城市活跃度模型、房租数据，建立城市贫困指数模型，根据城市贫困指数模型进行分类，确定识别城市贫困区域，具有识别准确、操作可行性强的优点。