本发明提出了一种基于多模态深度特征的边坡植被分类方法，其特征在于，包括：获取目标边坡区域的多源遥感数据，多源遥感数据包括来源于多个数据源平台的高分辨率光学数据、高光谱遥感数据、数据高程模型和雷达散射数据；利用预设深度学习算法，从多源遥感数据中提取多模态深度特征，多模态深度特征包括植被空间特征、植被光谱特征和植被深度特征；通过预设融合器对多模态深度特征进行特征融合，得到目标融合特征；通过预设植被分类模型对目标融合特征进行分类，得到目标边坡区域的植被分类信息。在当前边坡植被信息提取困难的情况下，提高边坡植被分类精度。