El monitoreo de pendientes pronunciadas en áreas de cañones montañosos siempre ha sido un problema desafiante, especialmente durante la construcción de grandes proyectos hidroeléctricos. Un monitoreo efectivo es crucial para la seguridad en la construcción y la seguridad operativa. Sin embargo, bajo condiciones de terreno complejas, los métodos de monitoreo existentes tienen limitaciones significativas y no pueden cubrir de manera integral y precisa las pendientes pronunciadas. Para abordar los desafíos mencionados, este estudio propone un método de monitoreo de seguimiento de desplazamientos fotogramétricos basado en UAV (POT) multitemporal asistido por escaneo láser terrestre (TLS), que es principalmente aplicable a pendientes pronunciadas ricas en rocas y texturas. Este método utiliza datos de nubes de puntos TLS para proporcionar puntos de control terrestre suplementarios (TLS-GCPs) para la modelación de imágenes UAV, superando efectivamente la dificultad de desplegar puntos de control terrestre RTK (RTK-GCPs) en pendientes altas y pronunciadas, mejorando así significativamente la precisión de los modelos de Estructura a partir del Movimiento (SfM) basados en UAV. En un estudio de caso en una estación hidroeléctrica, empleamos modelación UAV asistida por TLS para producir imágenes UAV de alta precisión. Utilizando tecnología POT, identificamos con éxito signos de deformación de la pendiente entre enero de 2024 y diciembre de 2024. Experimentos comparativos con algoritmos tradicionales demostraron que en áreas donde no se pueden desplegar RTK-GCPs, este método mejora enormemente la precisión de la modelación UAV, cumpliendo plenamente con los requisitos de monitoreo para pendientes pronunciadas en terrenos complejos.