贫困问题一直以来都是我国以及全世界重点解决的问题。当前我国已经进入全面小康社会建设的决胜阶段,脱贫攻坚进入深水区,精准扶贫是脱贫攻坚收尾阶段的唯一正确路径。在脱贫攻坚结束后将主要致力于乡村振兴,解决相对贫困问题。无论是脱贫攻坚的最后阶段还是未来乡村振兴,均需要强大和精准的数据支撑。云南省是贫困程度最深的省份之一。论文以云南省38个国家级贫困县作为研究对象,选取海拔高程、净初级生产力、植被指数、公路里程、贫困人口数等因素建立指标体系。通过SPSS软件进行相关性和回归估计分析;构建BP神经网络模型,进行仿真模拟分析,确定贫困指数并利用Arcgis显示其空间分布。揭示空间分布格局,为精准扶贫和乡村振兴提供更有力的数据支撑和决策支持。通过以上的研究得出如下结论:(1)通过Pearson相关性分析和最小二乘回归估计分析,自然条件的恶劣是导致云南研究区域贫困的重要原因,社会致贫条件严重制约了农业经济发展。(2)基于GIS和BP神经网络的空间模拟分析表明:自然致贫指数和社会致贫指数较大县域主要集中于滇东北和西北部地区,其次是东南,西南部分地区。自然致贫指数和社会致贫指数较低的县域集中分布于地势相对平坦的中部、中南部地区;消贫指数分布相对均匀,在东北部,南部和东南部消贫指数稍高。受社会致贫和自然致贫因素影响,东北部、南部、东南部等地区的贫困状况较为严重,用于这些地区资源分配亦有侧重,精准施策在空间分配上较为合理。基于以上的结论,最后提出精准施策建议:(1)空间总体布局:在滇东北、滇西北地区继续加大扶贫力度,在南部部分地区适度侧重。(2)改善生存环境:重点改善滇东北昭通地区和滇西北的自然环境,退耕还林,保持水土,做好防震减灾措施,逐步改善当地居民的自然生存环境。(3)提高素质、改善生产条件:重点解决滇东北和滇西北以及南部部分地区由于社会条件造成的贫困压力,着力解决劳动力匮乏、科技文化水平低下和因道路不通达、生产生活用电不足而造成的农业生产能力低下的问题。