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一种基于对称式深度网络结合多尺度池化的滑坡识别方法，利用大尺寸高分辨率双时相遥感图像，构造训练集图像对和测试集图像对；给定预处理算法参数和网络运行参数；利用训练集图像对生成训练集对应的差异图像，测试集图像对生成测试集对应的差异图像；对差异图像进行多变量形态学重建，以去除噪声和非滑坡区域；将预处理后的图像输入至本发明设计的深度网络MP‑SDNN中，进行网络模型训练，直至网络收敛；将预处理后的测试图像输入至网络MP‑SDNN中，输出滑坡识别结果，能够解决现有滑坡识别方法依赖于传统特征描述子、阈值选择、对噪声敏感导致难以准确识别滑坡区域等问题，提高真实滑坡区域的识别精度，具有识别精度高、快速有效的特点。