La cuenca del río Ili, un río transfronterizo crucial en la región árida de Asia Central, desempeña un papel significativo en la ecología y los recursos hídricos de la región. Sin embargo, los métodos actuales para monitorear los cambios en el área de los glaciares en esta región enfrentan desafíos en automatización y precisión debido al terreno complejo y las condiciones climáticas. Este estudio tiene como objetivo evaluar la efectividad de la plataforma Google Earth Engine (GEE) para monitorear los cambios en el área de los glaciares en la cuenca del río Ili desde 1992 hasta 2020, con un enfoque en mejorar la precisión de los datos y la eficiencia del procesamiento. Utilizando la serie de datos de Landsat, empleamos el algoritmo de clasificación de bosque aleatorio (RF) dentro de la plataforma GEE para extraer áreas de glaciares, optimizando un conjunto de características multidimensional utilizando el método de distancia de Jeffries-Matusita (JM), y aplicamos interpretación visual para la refinación de datos. Nuestros resultados demostraron que la plataforma GEE, combinada con el algoritmo RF, proporcionó una alta precisión en el monitoreo de glaciares, logrando una precisión general del 89% y un coeficiente kappa de 0.85. Durante el período de estudio, el área de los glaciares en la cuenca del río Ili disminuyó en 184.76 km2, con una tasa de retroceso anual promedio de 6.84 km2, siendo más notable entre 3800 y 4400 m de elevación. El análisis reveló que los cambios de temperatura tuvieron un impacto más pronunciado en la dinámica de los glaciares que la precipitación. Este enfoque mejora significativamente la eficiencia de utilización de imágenes y la velocidad de procesamiento de datos, ofreciendo una herramienta confiable para monitorear la dinámica de los glaciares. La investigación futura debería centrarse en integrar variables ambientales adicionales y ampliar el alcance temporal para refinar aún más la modelización y las predicciones de la dinámica de los glaciares.