Los deslizamientos de tierra en áreas urbanas han sido relativamente bien documentados en inventarios de deslizamientos a pesar de problemas de precisión y completitud, por ejemplo, la ausencia de pequeños deslizamientos. En contraste, se ha prestado menos atención a los deslizamientos en áreas escasamente pobladas en términos de sus ocurrencias y ubicaciones. Este estudio utiliza modelos digitales de elevación (MDE) de alta resolución y derivados de LiDAR en dos momentos diferentes para la detección de deslizamientos con el fin de (1) mejorar la localización y las precisiones de detección en los inventarios de deslizamientos, (2) minimizar la intervención humana en el proceso de detección de deslizamientos, y (3) identificar deslizamientos que no pueden ser fácilmente documentados en el estado actual de la práctica. Para lograr este objetivo, se utilizaron múltiples pasos de preprocesamiento para asegurar la alineación espacial de los MDE multi-temporales. Luego se utilizó álgebra de mapas para calcular el desplazamiento vertical de cada celda y crear un MDE de Diferencia (DoD) para obtener una estimación cuantitativa de las deformaciones del terreno. A continuación, los cambios de elevación se filtraron a través de un umbral apropiado de Nivel de Detección (LoD) para marcar candidatos potenciales a deslizamientos. Los candidatos a deslizamientos fueron evaluados adicionalmente con la ayuda de mapas topográficos personalizados como datos auxiliares y reconocimiento de patrones para distinguir deslizamientos (cambios verdaderos positivos) de construcción, erosión y deposición (falsos positivos). Los resultados del método propuesto se compararon con inventarios y reportes de deslizamientos existentes para evaluar su rendimiento. El nuevo método también fue validado con imágenes temporales de alta resolución de Google Earth. Los resultados mostraron la aplicación exitosa del método en la detección y mapeo de deslizamientos. En comparación con los métodos tradicionales, el método propuesto proporciona una forma semi-automática de obtener inventarios de deslizamientos con datos de MDE disponibles públicamente pero poco utilizados, lo que puede ser valioso en el análisis preliminar para la detección de deslizamientos.