为了城镇建设与工业化的发展,人类对自然界的开发、利用和破坏日趋增多,人类与大自然之间的矛盾愈发尖锐,各种自然灾害特别是地质灾害的发生概率也随之增加。而滑坡灾害在所有地质灾害中不仅数量最多,其对周围居民的生命和财产安全造成的危害也最为巨大。为了研究滑坡现象,研究者提出了许多理论与方法,而其中,滑坡易发性评价是探究滑坡灾害的重要方法之一。滑坡易发性评价基于工程地质类比法,通过滑坡易发性评价能较为准确地分析出滑坡的致灾因子,并得到滑坡灾害发生的概率,可以加深人们对于滑坡灾害的认识,以达到预防或者减少滑坡灾害发生的目的。随着计算机技术的发展和推广,更多的诸如支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型、人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)、模糊逻辑(Fuzzy Logic,FL)等模型与方法应用于滑坡易发性评价的研究中,并且取得了较理想的效果。本文通过综合利用地理信息系统(Geographic Information System,GIS)、遥感(Remote Sensing,RS)等技术,以三峡库区秭归到巴东段为研究区,在对该区域进行大量资料调查的前提下,选取了地形、坡度、坡向、斜坡结构、地形曲率、地层岩性、植被指数和距水系距离等8个基础因子,并针对文献中大量实验并没有重视的岩性因子这一问题,将岩石渗透、风化程度、岩石块状和岩石硬度等4个岩性因子纳入模型,运用SVM模型对三峡库区秭归到巴东段进行滑坡易发性评价的研究,并且将加入岩性因子与没有加入岩性因子的滑坡易发性评价结果进行比较,结果表明,岩性因子的加入对滑坡易发性评价精度有较为显著的提升。为提升滑坡易发性评价结果的精确性和可靠性,本文针对岩性因子对于滑坡易发性评价的研究进行了创新性的尝试,主要的创新点体现如下:(1)介绍研究区的概况和SVM模型,以选取的8个基础因子和4个岩性因子建立三峡库区秭归-巴东段滑坡易发性评价模型,以此为本文滑坡易发性评价分析的主要工具;(2)对4个岩性因子分别建立对比实验,得到4个基于不同岩性因子的接受者操作特性曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,简称ROC曲线),通过将得出的ROC曲线图进行对比,可以分析判断出不同岩性因子对研究区滑坡易发性评价准确性的影响程度;(3)将4个岩性因子根据各自特点,分为内在因子组合和内外结合因子组合,建立对比实验通过ROC曲线图和总体预测精度分析判断岩性因子组合对滑坡易发性评价的影响。(4)将4个岩性因子共同组合,建立对比实验通过ROC曲线图和总体预测精度分析判断4个岩性因子组合对滑坡易发性评价的影响。