Es un desafío monitorear deslizamientos de tierra debido a su fuerte ocultación y la extrema destructividad durante el largo desarrollo de los deslizamientos. Muchas herramientas de monitoreo de deslizamientos son algo unidimensionales. En este artículo, se propone un método integral de monitoreo de deslizamientos que involucra múltiples factores de fuentes de datos de series temporales. Nos enfocamos en los cambios en tres aspectos que consisten en la condición de la vegetación, la información de deformación de la superficie y la susceptibilidad al deslizamiento. En primer lugar, se extrae la cobertura vegetal fraccionaria del deslizamiento a partir de imágenes de teledetección óptica Gaofen-1 (GF-1) utilizando el modelo de píxel dimidiado. A continuación, la información de deformación de la superficie del deslizamiento se deriva de imágenes de teledetección SAR Sentinel-1A aplicando el método SBAS-InSAR. Luego, la susceptibilidad al deslizamiento basada en imágenes de GF-1, Sentinel-1A y datos de DEM se calcula utilizando el método de proceso jerárquico analítico. Finalmente, se comparan e interpretan las correlaciones espacio-temporales de la condición de la vegetación, la información de deformación de la superficie y la susceptibilidad al deslizamiento. El deslizamiento de Temi se encuentra a lo largo del río Jinsha y presenta un alto riesgo de bloquear el río. Tomando el deslizamiento de Temi como área de estudio, se indica a partir de los resultados que la cobertura vegetal fraccionaria, la información de deformación de la superficie y la susceptibilidad al deslizamiento revelan una consistencia en los patrones de cambios en términos espaciales y temporales. A medida que mejora la información de deformación de la superficie, el estado de la vegetación del deslizamiento también se deteriora y la susceptibilidad al deslizamiento se vuelve alta, lo que indica una mayor probabilidad de deslizamiento y incluso la ocurrencia de deslizamientos. En contraste, cuando la información de deformación de la superficie disminuye, la condición de la vegetación del deslizamiento se vuelve superior y el deslizamiento se vuelve menos susceptible, lo que significa que la probabilidad de deslizamiento disminuye. Este estudio proporciona una nueva idea para un método de monitoreo de deslizamientos y una posible forma de prevención y mitigación de desastres naturales.