本發(fā)明提供了一種面向滑坡的多指標(biāo)耦合監(jiān)測(cè)預(yù)警方法。所述方法包括步驟：采集現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)到的各類數(shù)據(jù)；在各類數(shù)據(jù)的周期頻率不一致的情況下，進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)齊；進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和變量轉(zhuǎn)化，得到高維空間的離散數(shù)據(jù)；采用PCA方法，將高維空間的離散數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，得到復(fù)合的高級(jí)特征：基于所述復(fù)合的高級(jí)特征建立高斯混合模型；利用高斯混合模型對(duì)滑坡進(jìn)行預(yù)警。本發(fā)明將地質(zhì)災(zāi)害狀態(tài)分為兩類，減少了預(yù)警次數(shù)，節(jié)省了人力、物力、財(cái)力；本發(fā)明基于多變量的、海量的地質(zhì)災(zāi)害相關(guān)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并結(jié)合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)以及數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型，實(shí)現(xiàn)了滑坡的預(yù)警、決策，并能夠持續(xù)優(yōu)化。