高精度的森林林龄可以改善森林生物量、蓄积量、碳储存量等的估算精度.为提高频繁发生干扰区域森林年龄估算精度,以森林干扰强度较大的福建省将乐县为例,通过构建将乐县1987～2019年Landsat时序数据集,利用LandTrendr算法获得森林干扰开始时间节点特征,与林龄建模,实现干扰区林龄估算;接着利用GF-1号影像的波段、植被指数、纹理以及地形因子特征,通过递归特征消除的随机森林算法,与林龄建模,实现非干扰区林龄估算;最后将两部分的林龄合并,得到研究区2019年森林年龄.结果表明:①将乐县森林干扰总面积为346.37　km2,其中,针叶林、阔叶林干扰面积占比75.06％;②利用LandTrendr算法的干扰开始时间节点估算的林龄误差(RMSE=1.91　a)较小,模型精度(R2=0.94)较高;③通过递归特征消除的随机森林算法估算的针叶林、阔叶林林龄的R2和RMSE分别为0.64、0.48和4.71　a、12.71　a.研究表明:结合长时间序列的干扰算法可以有效提高干扰区森林年龄估算精度,为亚热带山区的区域尺度上进行森林林龄估计提供参考.