稀土矿作为我国重要的矿产和战略资源,随着近年来稀土矿山被大量开采,其储量逐渐减少,因此准确地反映稀土矿山开采状况迫在眉睫。将遥感技术应用于矿山监测方面具有无可比拟的优势,然而目前鲜有作者对稀土矿山占地方式以及动态监测进行研究;面向对象方法在分类精度上具有一定优势,但确定地物的最佳分割尺度一直是有待进一步研究的问题。本文以GF1以及ZY3卫星影像作为数据源,开展针对稀土矿山占地方式的最优尺度定量分析,在此基础上运用最邻近分类方法进行分类研究,并将分类结果与支持向量机监督分类进行对比,选择最佳的方法。根据2015以及2018年分类结果,进行稀土矿山遥感动态监测。主要结论如下:(1)构建了一种改进的确定稀土矿山占地方式的最佳分割尺度评价法:以均值标准差作为衡量异质性的指标,纹理信息熵作为衡量同质性指标,构建评价函数,采用变换曲线法结合目视分析获取稀土矿山占地方式的最优分割尺度,得到采场、选矿池、排土场、矿山建筑的最优分割尺度分别是:60、80、60、100。(2)结合稀土矿山占地方式遥感影像特征,分析并提取光谱、形状和纹理特性。光谱特性:光谱反射率;形状特性:面积、延伸性和矩形相似性;纹理特性:熵,构建分类规则,采用最邻近分类法,得出面向对象分类的精度88.89%,Kappa系数0.85。(3)采用支持向量机监督分类方法与面向对象分类进行对比,支持向量机监督分类精度81.42%,Kappa系数:0.75。通过两种方法分类结果图定性分析以及分类精度定量对比,得到面向对象分类精度更高,分类结果更好。(4)采用先分类后比较的方法进行稀土矿山动态监测分析,得到2015-2018年研究区的稀土矿山开采总面积减少9.16km~2,主要在相关政策的影响下进行了恢复治理。根据动态监测结果,对研究区的稀土矿山开采以及治理提出了相关建议。