近年来，全球极端气候事件频发，强降雨、地震等因素叠加人类工程活动的加剧，使得滑坡、泥石流、地面塌陷等地质灾害进入高发期。据统计，我国每年因地质灾害造成的直接经济损失超百亿元，受灾人口达数百万之多，严重威胁人民生命财产安全，制约区域经济社会可持续发展。在此背景下，科学评估地质灾害易发性，构建高效防治体系，成为地质工程与灾害防治领域的重大课题。

随着地理信息系统（GIS）、卫星遥感、大数据及机器学习等前沿技术的不断发展，地质灾害研究取得了显著进展。GIS空间分析与遥感影像解译技术为灾害调查提供了高效手段，机器学习算法则大幅提升了灾害预测的准确性。然而，面对复杂多变的地质环境与复合型灾害威胁，现有技术仍存在评价精度不足、多源数据融合困难、防治技术适配性差等问题，亟需系统性的理论与技术突破。

本书聚焦地质灾害易发性评价与防治技术，构建“理论—方法—技术—方案”研究体系。通过系统梳理灾害理论、搭建数据库，融合模糊评价、GIS分析与机器学习技术，结合案例剖析遥感解译与三维建模应用，从监测预警、工程治理到管理优化提出全流程防治方案，为提升地质灾害防治能力提供支撑。