Debido al efecto conjunto de diferentes factores como el cambio climático y la actividad humana, la frecuencia y escala de las perturbaciones causadas por enfermedades y parásitos en los bosques continúa aumentando, lo que afecta significativamente la estructura y los servicios de los ecosistemas forestales. La identificación precisa de las perturbaciones regionales de enfermedades y parásitos forestales, y el análisis de sus características espacio-temporales son de gran importancia para la protección de los ecosistemas forestales. Sobre la base de los datos anuales de series temporales del satélite Landsat 8, se realizó un análisis integral de las características espectrales de la cubierta forestal para la separabilidad de incendios, tala y enfermedades y parásitos, y se ajustaron los parámetros de control del algoritmo LandTrendr para aumentar la "sensibilidad" de la extracción de información sobre perturbaciones débiles en los bosques, lo que permitió extraer con precisión la información espacio-temporal y espectral de las perturbaciones en los bosques, combinado con el algoritmo de bosque aleatorio para extraer las perturbaciones espacio-temporales de enfermedades y parásitos en los bosques de 2013 a 2023, y analizar las características espacio-temporales de las enfermedades y parásitos en los bosques de Chao yang. Los resultados muestran: (1) Las características espectrales temporales de la cubierta forestal de las imágenes satelitales Landsat 8 pueden distinguir de manera efectiva los bosques sanos, los incendios, la tala y las enfermedades y parásitos como base para la identificación de enfermedades y parásitos forestales regionales. (2) Los parámetros ajustados del algoritmo LandTrendr pueden extraer con precisión los cambios espectrales de las perturbaciones en los bosques y ser utilizados para identificar enfermedades y parásitos forestales; la precisión general de la identificación de perturbaciones en los bosques y la monitorización de enfermedades y parásitos es del 89,3% y 86,6%, respectivamente, con un coeficiente Kappa de 0,785 y 0,812 respectivamente. (3) Las perturbaciones forestales predominan en Chao yang, y las enfermedades y parásitos forestales ocurren principalmente en la parte occidental de Yanping y Lingyuan, con una superficie de ocurrencia de enfermedades y parásitos de 67,97% en la ciudad; las enfermedades y parásitos forestales en Chao yang presentan un fenómeno de erupciones "intermitentes" en la dimensión temporal. En conclusión, este estudio puede proporcionar apoyo para la gestión forestal y servir de referencia para el análisis de diferentes perturbaciones forestales y la monitorización espacio-temporal de enfermedades y parásitos forestales.

Forest pest disaster;time series data;spectral analysis;LandTrendr algorithm;random forest algorithm