众所周知，滑坡危害严重，不分国界与地区，每年由滑坡造成的损失不计其数，滑坡发生时，群众多数没有防备，这样造成的损失更大，对滑坡进行危险性评价，评价结果可以有效反映区内滑坡发生的概率大小，对滑坡预警有一定的指导意义。应用支持向量机模型滑坡危险性评价案例不多，并且尚未建立一套完整的评价体系。论文以川滇马树—汤丹地区为研究区，建立以及验证一套以支持向量机模型为支撑的滑坡危险性评价体系，为定量评价支持向量机模型评价精度，选用逻辑回归模型做为对比评价模型，这样对评价结果精度评定更有说服力；论文中还探讨SPOT5高分辨遥感影像的波段组合方式选择以及WorldView-2图像融合等数字图像处理技术，目的在于提高滑坡的解译精度，结合野外验证及修正，保证解译结果的准确性；分析研究区滑坡与控制因素间的关系，对本区的滑坡分布特征有很好的把握。本篇论文共取得以下几点认识：（1）通过统计SPOT5（多光谱）XS1、XS2、XS3、XS4、XS5（XS5波段为近似模拟绿光波段，以便模拟真彩色影像）的均值、标准差、信息熵以及各个波段间的相关系数，本着以信息熵最大，波段间相关系数最小的原则，最终选择XS4、XS3、XS2组合方式，更有利于滑坡提取，这种波段组合方式也可以在其它区域推广。对WorldView-2全色波段与多光谱数据进行图像融合，选用三种融合方法，发现主成分分析法图像融合后图像信息更加丰富，平均梯度最大，说明图像最清晰，利于滑坡的解译。（2）支持向量机模型在危险性评价中，存在一个重要的步骤：核函数的选择，径向基函数（RBF），在计算的过程中不会出现太大偏差，在参数确定过程中，径向基核函数由于比多项式核函数和S形核函数少一个变化参量，变化范围容易控制，成为非线性分划的推荐核函数。（3）评价因子量化存在不够明确，作者提出一种新的量化方式，统计各个评价因子要素在一定范围内含滑坡像元面积，利用其所占的面积百分比量化评价因子。（4）建立基于支持向量机模型滑坡危险性评价体系，运用不同样本数据（逻辑回归模型采用研究区31%的样本数，支持向量机模型采用研究区2.5%样本数），发现支持向量机模型评价精度高于逻辑回归模型，分别为89.2%、80.8%，验证支持向量机模型滑坡危险性评价体系的可行性，此体系可在其它高山峡谷区域推广使用。（5）危险性评价指数反映再次发生滑坡的可能性，指数高的区域说明在降雨、地震等触发因素下，发生滑坡的可能性比较大，反之亦然，同时评价结果直观的反映危险性高的区域主要分布在金沙江、小江沿岸，与人类工程活动区域相吻合，二者相互印证。