生活水平等级：利用地理空间数据描绘社区

arXiv cs.CL 论文
neighborhood-delineation geospatial-data urban-affluence building-morphology satellite-imagery india socioeconomic-mapping

摘要

本文提出了一种可扩展的框架，利用卫星图像和建筑形态来绘制印度城市内部的富裕程度变化，并通过实地观测进行了验证。

arXiv:2607.06529v1 公告类型：新 摘要：在像印度这样的快速发展中地区，精细尺度的社会经济信息往往难以获取，从而限制了对城市内部富裕和贫困差异的描绘能力。本研究提出了一种基于开源卫星图像的建筑形态学可扩展、基于网格的城市划分框架。将59个印度城镇的城市区域划分为高分辨率空间网格，并使用可解释的形态学指标进行表征，这些指标被整合到一个透明、基于规则的评分框架中，以描绘不同城市富裕水平的区域。通过地面谷歌街景观测进行验证，结果显示网格类别之间存在鲜明对比，这与生活方式富裕指标的预期效果一致。我们进一步研究了孟买建筑足迹的密度聚类，以识别密集的城市定居点，结果表明所得聚类与城市已知的非正式定居点存在大量空间重叠。最后，我们进行了一项探索性分析，将消费者贷款违约情况映射到所得到的富裕等级上。该框架完全依赖公开可用的地理空间数据，为印度城市的精细城市富裕映射提供了一种可扩展、可解释且经济高效的方法。
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缓存时间: 2026/07/08 04:43 

# 生活风格等级：利用地理空间数据划分社区
来源：https://arxiv.org/abs/2607.06529
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> 摘要：在像印度这样的发展中国家快速城市化地区，精细尺度的社会经济信息往往难以获取，限制了刻画城市内部富裕与贫困差异的能力。本研究提出了一种可扩展的、基于网格的城市划分框架，利用来自开源卫星影像的建筑形态学数据。我们将印度59个城市和城镇的城市区域划分为高分辨率空间网格，并使用可解释的形态学指标进行特征描述，这些指标被整合成一个透明的、基于规则的评分框架，用于划分富裕程度不同的区域。通过地面Google街景观测数据验证了分类结果，揭示了网格类别之间的鲜明对比，这与生活风格富裕度指标的预期效应一致。我们进一步研究了孟买建筑足迹的基于密度的聚类，以识别密集的城市定居点，结果显示所得聚类与全市已知的非正式定居点存在显著的空间重叠。最后，我们进行了一项探索性分析，绘制了不同富裕度类别中的消费者贷款违约情况。通过完全依赖公开可用的地理空间数据，所提出的框架为印度城市提供了可扩展、可解释且经济高效的城市富裕度精细映射方法。

## 提交历史

来自：Debarag Banerjee [查看邮件](https://arxiv.org/show-email/11a14f90/2607.06529) **\[v1\]** 2026年7月7日星期二 17:37:03 UTC (3,471 KB)

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