本发明公开了一种基于空‑天‑地多源异构监测数据的边坡滑动面识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1：建立边坡空‑天‑地多源异构监测数据的关键词表，进行数据识别与分类；步骤S2：对边坡空‑天‑地多源异构监测数据中的冗杂信息和错误数据进行剔除与过滤；步骤S3：对边坡空‑天‑地多源异构监测数据进行数据降维；步骤S4：提取边坡空‑天‑地多源异构监测数据的统计特征向量和时间序列特征向量，对统计特征向量向量与时间序列特征向量进行多源数据特征融合，利用融合后的特征向量作为机器学习方法的输入，实现对边坡滑动面的建模。该方法有效改善了滑坡监测数据的可靠性，提高了滑坡监测数据的利用率。