针对位于山区且受大量采空区影响的边坡,利用传统测量方法监测耗费人力、物力且光学遥感难以定量识别其是否为潜在滑坡的问题,本文提出一种融合研究区小基线集(SBAS-InSAR)地表监测数据、坡度及坡向的识别方法。通过SBAS-InSAR技术获得研究区地表雷达视线(LOS)方向形变速率,将其转化为垂直方向形变速率,并根据研究区DEM建立坡度及坡向分析图,根据不同山体的坡度、坡向找到易发生滑坡的区域,融入该区域垂直方向的时序形变速率,对其进行滑坡识别。实验表明:卡房镇周边受采空区的影响较大,多数区域垂直方向年形变速率大于10 mm/a;通过本文方法对研究区潜在滑坡进行识别,发现在研究区的21处历史滑坡点中,有16处被识别为潜在滑坡,5处未被识别但也位于发生形变的区域内,表明本文方法对潜在滑坡的识别精度高,具有可行性。该研究为识别采空附近的潜在滑坡提供了一种新的思路,可以有效识别采空区附近山体边坡是否处于潜在的、不明显的滑动状态,对滑坡灾害具有预警作用。