Aufgrund der Wechselwirkung verschiedener Faktoren wie Klimawandel und menschliche Aktivitäten nimmt die Häufigkeit und Intensität der Störungen der Wälder durch Schädlinge und Krankheiten stetig zu, was sich erheblich auf die Struktur und die Dienstleistungen der Waldökosysteme auswirkt. Die genaue Identifizierung regionaler Störungen der Wälder durch Schädlinge und Krankheiten und die Analyse ihrer zeitlichen und räumlichen Merkmale sind für den Schutz der Waldökosysteme von entscheidender Bedeutung. Basierend auf den jährlichen Zeitreihendaten des Landsat 8-Satelliten hat diese Studie umfassend die Trennbarkeit der zeitlichen spektralen Merkmale der Waldkronenschicht in Bezug auf Feuer, Abholzung und Schädlinge und Krankheiten in der Untersuchungsregion der Stadt Chaoyang in der Provinz Liaoning analysiert und die Steuerparameter des LandTrendr-Algorithmus angepasst, um die Empfindlichkeit der Extraktion von Informationen über geringfügige Waldstörungen zu verbessern, genau die räumlichen, zeitlichen und spektralen Informationen der Waldstörungen extrahiert und die räumlichen und zeitlichen Merkmale der Schädlinge und Waldkrankheiten der Stadt Chaoyang von 2013 bis 2023 analysiert. Die Ergebnisse zeigten, dass: (1) Die zeitlichen spektralen Merkmale der Waldkronenschicht des Landsat 8-Bildes können gesunde Wälder, Brände, Abholzung und Schädlinge und Krankheiten effektiv unterscheiden und dienen als Grundlage für die Identifizierung von Waldschädlingen und -krankheiten im regionalen Maßstab. (2) Nach Anpassung der Parameter kann der LandTrendr-Algorithmus genau die spektralen Änderungsinformationen der Waldstörungen extrahieren und für die Identifikation von Waldschädlingen und -krankheiten verwenden; Die Gesamtgenauigkeit der Identifikation von Waldstörungen und der Überwachung von Waldschädlingen und -krankheiten beträgt jeweils 89,3 % und 86,6 %, und der Kappa-Koeffizient beträgt jeweils 0,785 und 0,812. (3) Die Waldstörungen der Stadt Chaoyang sind hauptsächlich auf Waldschädlinge und -krankheiten zurückzuführen, und Waldschädlinge und -krankheiten treten hauptsächlich in den westlichen Grafschaften Jianping und Lingyuan auf, wobei die betroffene Fläche 67,97 % der Gesamtfläche der Waldschädlinge und -krankheiten der Stadt ausmacht; Die Waldschädlinge und -krankheiten der Stadt Chaoyang zeigen ein intermittierendes Ausbruchsphänomen in der zeitlichen Dimension. Zusammenfassend kann diese Studie einen Datenunterstützung für die Waldbewirtschaftung und eine Methode für die Klassifizierung verschiedener Waldstörungen sowie die räumliche und zeitliche Überwachung von Waldschädlingen und -krankheiten bereitstellen.

Waldschädlinge und -krankheiten; Zeitreihendaten; Spektralanalyse; LandTrendr-Algorithmus; Random Forest-Algorithmus