我国是全世界稀土资源储量最丰富的国家，而且，我国的稀土矿无论是从质量上还是从可开发利用的程度上都比其他国家的稀土矿具有明显优势。但是由于稀土资源开采方式的特殊性，造成稀土矿区植被破坏现象非常严重。遥感技术是唯一能够实现远距离、非接触、大面积探测的技术手段，且其时间分辨率、空间分辨率等各项指标都满足稀土矿山植被动态检测的条件。利用不同时相的遥感图像进行变化检测，提取因稀土矿山开采造成的植被覆盖变化，以实现稀土开采的动态监测。本文分析了稀土矿开采的地表特征及其影像特征，深入研究了独立成分分析的基本原理、判断依据和常用算法。针对目前遥感影像变化检测算法所存在的不足，提出基于最优波段组合的独立成分分析算法，并将其应用于稀土矿开采的动态监测中。本文的主要工作和研究成果可总结为以下几个方面：（1）对稀土矿山不同开采方式造成的植被破坏程度及其地表特征进行分析，并对稀土矿区各类地物的遥感影像特征进行描述，从目前稀土开采现状和存在的问题等方面说明实现稀土开采动态监测的迫切性。（2）目前存在的变化检测算法大多是简单的“From-to”的形式，针对此问题，本文利用独立成分分析变换法所具有的变换特征与最优波段进行组合，提出基于最优波段组合的独立成分分析变化检测算法。（3）以赣州市定南县为例对变化检测算法性能进行测试。对近10年来的定南县因稀土开采造成的土地利用变化进行检测、提取、精度评价和分析。结果表明，利用遥感图像变化检测技术可以实现稀土开采的动态监测。本文在尽量不损失原数据所含信息的条件下，实现对遥感数据的有效压缩，并针对目前变化检测算法存在的无法自动分离变化类别问题而引入独立成分分析算法，进而提出基于最优波段组合的独立成分分析变化检测算法，并将该变化检测算法应用于赣南稀土的动态监测中，取得了较好的实验成果。同时，在理论和技术方面都证明了遥感图像变化检测在稀土开采动态监测应用中的可实施性。