火灾、风灾、病虫害等森林扰动会严重影响生态环境，甚至威胁人民生命财产安全。及时、准确获取森林扰动信息，有助于指导抗灾抢险和森林管理，减少扰动带来的损失。高分辨遥感数据能大面积获取精细的森林扰动信息，但由于观测频次有限、参考值构建效率低、确认扰动所需时间过长，森林扰动信息的获取严重滞后。本研究融合Landsat系列、哨兵2号和高分1号数据，开发森林扰动近实时监测的新算法：通过将多源卫星传感器之间的系统性差异降至最小，确保不同来源数据的一致性，提升观测频次；同时基于遗忘因子构建森林扰动的近实时监测算法，实现扰动参考值的快速重建，突破算法计算效率的瓶颈；并通过构建时间序列滤波排除异常值的干扰，降低扰动识别的时间依赖性，缩短扰动的确认时长。展示了森林火灾监测五个关键日期的算法预警图。新算法将森林扰动监测的空间分辨率从250米提升到30米，将确认森林扰动的滞后时间从目前的80-96天缩短至20天左右，将扰动预警的更新频率从8-16天提升到2天。算法体系适用于融合更多高分辨率遥感数据，有望实现森林扰动的实时监测。研究成果可为政府管理部门及时提供重大森林扰动事件的咨询报告，辅助制定相关应急或管理决策。