O controle da planta invasora Spartina alterniflora é um componente importante na proteção e restauração ecológica de zonas húmidas costeiras. Atualmente, várias províncias costeiras estão implementando projetos de controle de Spartina alterniflora, utilizando métodos de remoção física e química; o primeiro é eficaz rapidamente, mas suscetível a reincidências, o segundo tem baixo custo, mas impactos ambientais negativos potenciais. O monitoramento oportuno da dinâmica de remoção de Spartina alterniflora e a identificação do método de controle são muito importantes para a avaliação da eficácia dos projetos e do impacto ambiental. Este estudo tem como área de pesquisa a zona de distribuição de Spartina alterniflora nas zonas húmidas costeiras de Zhejiang e Xangai, propondo um método baseado em imagens óticas temporais de satélites Sentinel-2 e Landsat 8 para identificar o estado de remoção e o método de controle (não removido/removal física/química), além da extração da data da remoção física. Inicialmente, as imagens Sentinel-2 MSI e Landsat 8 OLI foram fundidas para construir um conjunto de dados de índices espectrais temporais; utilizou-se uma janela deslizante e um método discriminatório baseado em regras para identificar o período de impacto do controle e determinar o estado de remoção; posteriormente, aplicou-se o método random forest para classificar o método de controle, obtendo três categorias: não removido, remoção física e remoção química, identificando ainda a data da remoção física. Os resultados mostraram alta precisão na classificação do estado e método de remoção, com precisão geral de 98,8% e coeficiente Kappa de 0,979; o erro absoluto médio na detecção da data de remoção física foi de 3,91 dias com precisão de 93,67%. Em 2023, as taxas de remoção de Spartina alterniflora em Xangai e Zhejiang foram de 4,2% e 62,7%, respectivamente. O método proposto para identificação e monitoramento dinâmico dos métodos de controle de Spartina alterniflora oferece uma referência importante para a tomada de decisões na gestão das zonas húmidas costeiras.

Sensoriamento remoto óptico; invasão de espécies; análise de séries temporais; restauração de zonas húmidas; dinâmica da vegetação