【摘 要】
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深圳是我国改革开放后兴起的超大城市，经历了快速城市化过程，土地改造频繁，同时受亚热带季风气候影响，辖区雨量充沛，植被覆盖密集，致使难以查明广泛分布于人工边坡和自然斜坡的地质灾害风险。首先，本文以机载LiDAR获取的深圳全域高精度DEM为数据源，通过多源遥感识别共建立深圳市3500多处斜坡类地质灾害典型标记；其次，综合考虑地形、地质构造、人类工程活动3大因素（8个因子），并根据降雨诱发灾害机制提出降
【基金项目】
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国家自然科学基金（42072306，41941019）；
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深圳是我国改革开放后兴起的超大城市，经历了快速城市化过程，土地改造频繁，同时受亚热带季风气候影响，辖区雨量充沛，植被覆盖密集，致使难以查明广泛分布于人工边坡和自然斜坡的地质灾害风险。首先，本文以机载LiDAR获取的深圳全域高精度DEM为数据源，通过多源遥感识别共建立深圳市3500多处斜坡类地质灾害典型标记；其次，综合考虑地形、地质构造、人类工程活动3大因素（8个因子），并根据降雨诱发灾害机制提出降雨汇集因子RCF（Rainfall collection factor），运用证据权重法完成了降雨诱发条件下的地质灾害危险性评价；最后，提出了在单体灾害实际背景下的“关键点控制”危险性阈值等级划分方法。结果表明：基于机载LiDAR技术能够更广泛的发现植被层下的不稳定斜坡体，将原有计算样本库数量扩大约330%，且危险性评价模型的受试者工作特征曲线（ROC）检验有效值达0.903，评价结果与实际相符，能够有效评估由降雨诱发的斜坡失稳概率，形成了适用于植被茂密城区的斜坡类地质灾害危险性精细化评价体系。
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