我国地质灾害现象比较严重,具有数量较多、分布广泛,发生次数频繁,破坏性较强的特点,对人类的生存环境、国家的经济发展和基础设施建设造成了很大的影响。由于近几年来国家不断的发展,基础设施的建设日益增多,导致地质灾害发生的次数和强度愈发增多。在所有的地质灾害类型中,最主要的类型就是滑坡,滑坡具有集中性分布,群发性的特点,因此,由滑坡地质灾害造成的危害非常严重。滑坡的易发性评价是防治滑坡的基础工作,为基础设施规划、人类的生命安全提供了可靠的保障。鼎城区处于湖南省常德市的边界,由于当地的人口较多、工程活动比较丰富,因此滑坡的影响比较强烈,对鼎城区的滑坡进行易发性评价对当地的发展具有重要意义。本文通过研究区的地质资料收集和数据提取整理了滑坡易发性的影响因素,应用了基于BP人工神经网络和GIS技术,对鼎城区的滑坡建立模型和易发性区划,所做的工作包括了以下几个方面:(1)收集整理研究区的相关信息资料和地理信息系统的数据,根据研究区滑坡的特征以及分布规律,从地形地貌、岩土体类型、气象水文、人类工程活动等因素选择评价因子。(2)根据前人的经验和研究区的自然地理条件,选择了坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、岩性、年降雨量、距河流的距离、距道路的距离作为评价因子。(3)应用BP神经网络模型对研究区的一部分量化滑坡数据进行训练,得到的BP神经网络预测模型与实际滑坡地质灾害情况作比较,当输出值达到期望值时,使用该评价模型对剩余部分的量化滑坡数据进行评价,并得到滑坡易发性的量化数值。(4)利用Arc GIS的空间处理分析功能,将BP神经网络评价模型学习的滑坡易发性量化数据进行分区评价,并得到研究区的滑坡易发性评价图。本文研究鼎城区的滑坡地质灾害的易发性,能够为当地政府的地质灾害危险性分区工作和地质灾害的的防治与措施提供可靠的依据和帮助,对当地社会的经济发展起到促进作用。