La cartographie de la susceptibilité aux glissements de terrain estime la probabilité relative de déclenchement d'un glissement de terrain en fonction du terrain, de la géologie, de l'hydrologie et de l'utilisation des sols. Contrairement aux modèles de propagation, elle se concentre sur l'endroit où les glissements peuvent commencer, et non sur la distance qu'ils parcourront. Les méthodes vont des superpositions heuristiques d'experts aux modèles statistiques et d'apprentissage automatique (régression logistique, forêts aléatoires, boosting de gradient) entraînés sur des inventaires de glissements passés et de zones témoins sans glissement. Les variables prédictives comprennent généralement la pente, l'exposition, la courbure, la lithologie, la profondeur du sol, la proximité des failles, les précipitations, le NDVI et la proximité des routes ou des cours d'eau. Étant donné que les données d'entraînement peuvent être biaisées en faveur des zones accessibles, un échantillonnage équilibré et une validation croisée spatiale sont essentiels. Le résultat est souvent un indice de susceptibilité catégorisé en classes pour la planification. L'incertitude et la dynamique temporelle (par exemple, les périodes post-incendie) doivent être explicites.