本书瞄准“平安中国”，针对目前城镇滑坡灾害防治的社会经济发展重大需求，聚焦潜在滑坡灾害隐患识别和大尺度区域滑坡易发性评价，提出涵盖表观特征、活动特征和成灾特征的滑坡隐患识别综合判据，提出危险人工边坡自动识别新方法，构建滑坡易发性动态评价技术框架，建立综合历史滑坡和滑坡隐患开展易发性评价的方法。本书内容基于成功应用于四川茂县、薛城，西藏察雅，河北宽城、邢台、涉县，三峡库区秭归—巴东等地区的研究成果，提高滑坡隐患识别的精度，提升易发性评价的准确性、合理性与实用性，为防治人类活动频繁地区的滑坡灾害，以及制定合理的城镇化发展政策提供科学依据。

第一篇 城镇地区潜在灾难性滑坡隐患识别
第1章 城镇地区活动滑坡隐患早期识别
1.1 地表形变特征提取
1.1.1 基于PS-InSAR技术的地表形变特征提取
1.1.2 基于SBAS-InSAR技术的地表形变特征提取
1.2 滑坡隐患识别判据
1.3 薛城地区活动滑坡隐患盲识别
1.3.1 薛城地区工程地质特征
1.3.2 薛城地区多源数据
1.3.3 薛城地区孕灾与致灾因素建立
1.3.4 薛城地区活动滑坡隐患识别
1.3.5 薛城地区活动滑坡隐患分布特征与成因特征
1.3.6 薛城地区滑坡隐患野外调查验证
1.3.7 薛城地区特大滑坡隐患形变模式与规律
1.4 茂县地区高位滑坡隐患识别
1.4.1 高位滑坡隐患含义
1.4.2 茂县地区工程地质特征
1.4.3 茂县地区多源数据
1.4.4 茂县地区孕灾与致灾因素建立
1.4.5 茂县地区高位滑坡隐患识别
1.4.6 茂县地区高位滑坡隐患孕灾与致灾特征
第2章 城镇地区危险人工边坡自动识别
2.1 河北省三地区工程地质特征
2.1.1 涉县地区工程地质特征
2.1.2 邢台地区工程地质特征
2.1.3 宽城地区工程地质特征
2.2 河北省三地区危险人工边坡自动识别
2.2.1 地表覆被自动变化检测
2.2.2 人类工程活动区域识别
2.2.3 危险人工边坡自动识别方法
2.3 危险人工边坡自动识别系统
2.3.1 总体架构
2.3.2 功能模块
第二篇 城镇大范围区域滑坡灾害易发性评价
第3章 基于隐患识别和集成学习的城镇地区滑坡灾害易发性评价
3.1 察雅研究区工程地质特征
3.2 察雅研究区历史滑坡灾害发育特征
3.3 察雅研究区滑坡隐患识别
3.3.1 察雅研究区多源时空数据
3.3.2 察雅研究区孕灾与致灾因素构建
3.3.3 察雅研究区潜在滑坡隐患识别
3.4 察雅研究区滑坡易发性评价
3.4.1 滑坡易发性综合评价
3.4.2 察雅研究区滑坡高易发成因机制
第4章 城镇地区滑坡易发性动态评价与演化特征
4.1 三峡库区秭归—巴东段工程地质特征
4.2 三峡库区秭归—巴东段滑坡易发性评价
4.2.1 三峡库区秭归—巴东段多源时空数据
4.2.2 三峡库区秭归—巴东段孕灾与致灾因素构建
4.2.3 三峡库区秭归—巴东段斜坡单元分割
4.2.4 基于深度神经网络的滑坡易发性评价算法
4.2.5 基于深度神经网络的滑坡易发性评价结果
4.2.6 不同模型滑坡易发性评价比较
4.3 三峡库区秭归—巴东段滑坡易发性演化特征与动态响应机制
4.3.1 三峡库区秭归—巴东段影响滑坡易发性的关键因素
4.3.2 三峡库区秭归—巴东段滑坡易发性动态演化特征
4.3.3 三峡库区秭归—巴东段滑坡易发性动态响应机制
参考文献