本发明公开了一种基于机器学习的黑土滩演变过程遥感监测方法，包括以下步骤：选取天然高寒草地和黑土滩，拍照记录黑土滩类型，获取实地样点数据；获取长时间序列遥感影像集，并计算时间序列每个像元的植被光谱指数，提取样点不同年份的指数，作为长时间序列植被指数。收集所有样点数据的高程、坡度、坡向和气温降水数据，并结合植被指数，作为预测变量；将长时间序列植被指数划分为不同时间段，通过相关性计算，得到黑土滩样点演变过程类别；根据实地样点数据和预测变量，利用机器学习进行分类训练，得到训练好的模型；使用训练好的模型对待分类的影像进行预测分类，得出黑土滩演变过程类别的分类图，本发明无需破坏原有土壤结构和生态体系。