Cross-shelf circulation in the Yellow and East China Seas indicated by MODIS satellite observations

Ocean color and sea surface temperature data from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard the Terra satellite are used to study the cross-shelf circulation and transport of suspended sediments in the Yellow and the East China Seas. The ocean color images show a significant turbid water plume extending in the southeast direction from the Subei coasts of China to the shelf edge south of Cheju during fall-winter, suggesting significant cross-shelf currents in the Yellow Sea/East China Sea in winter. The currents transport suspended sediments from the area of the old Huanghe mouth into the Okinawa Trough. Part of the turbid plume joins the Yellow Sea Warm Current to enter the Yellow Sea trough in winter. The satellite images suggest that the time scales of cross-shelf transport and surface-to-subsurface descending of the suspended sediments are a few weeks. The turbid plume grows in fall, reaches its maximum expansion and intensity in winter-spring, and subsides in late spring. In summer, the plume becomes coastally trapped. Substantial interannual variations of the intensity and coverage of the turbid plume are indicated by the observations. In comparison, the Changjiang Diluted Water in summer only transports a small amount of the Changjiang suspended sediment to the outer shelf south of Cheju, which does not enter the Yellow Sea owing to the weak intrusion of the Yellow Sea Warm Current in summer. The dynamics of the cross-shelf circulation in the Yellow Sea in winter are hypothesized to be associated with (1) the convergence of the Yellow Sea Coastal Current and the Taiwan Warm Current off the Changjiang mouth and (2) the time-dependent forcing of the northerly wind bursts that drives the intrusion of the Yellow Sea Warm Current. (C) 2007 Elsevier B.V. All rights reserved.

Modeling gross primary production of alpine ecosystems in the Tibetan Plateau using MODIS images and climate data

The eddy covariance technique provides measurements of net ecosystem exchange (NEE) Of CO2 between the atmosphere and terrestrial ecosystems, which is widely used to estimate ecosystem respiration and gross primary production (GPP) at a number Of CO2 eddy flux tower sites. In this paper, canopy-level maximum light use efficiency, a key parameter in the satellite-based Vegetation Photosynthesis Model (VPM), was estimated by using the observed CO2 flux data and photosynthetically active radiation (PAR) data from eddy flux tower sites in an alpine swamp ecosystem, an alpine shrub ecosystem and an alpine meadow ecosystem in Qinghai-Tibetan Plateau, China. The VPM model uses two improved vegetation indices (Enhanced Vegetation Index (EVI), Land Surface Water Index (LSWI)) derived from the Moderate Resolution Imaging Spectral radiometer (MODIS) data and climate data at the flux tower sites, and estimated the seasonal dynamics of GPP of the three alpine grassland ecosystems in Qinghai-Tibetan Plateau. The seasonal dynamics of GPP predicted by the VPM model agreed well with estimated GPP from eddy flux towers. These results demonstrated the potential of the satellite-driven VPM model for scaling-up GPP of alpine grassland ecosystems, a key component for the study of the carbon cycle at regional and global scales. (c) 2006 Elsevier Inc. All rights reserved.

中国东北温带样带区域和景观尺度生态模型的研究

样带是沿全球变化某一驱动因素的主要梯度而设置的由一系列研究站点构成的区域，被认为是研究全球变化与陆地生态系统关系的最有效的途径。而模型研究是全球变化研究中不可或缺的手段。本文即采用模型研究方法研究中国东北温带样带(NECT)区域，试图揭示温带生态系统对于全球变化（尤其是降水）的反应机制。 中国东北温带样带（NECT)位于42°N - 46°N，108°E - 132°E，长约二千多公里，是最早被列入GCTE的四条样带之一，从东到西有明显的湿度梯度，被认为是温带区域研究水分梯度的代表性样带。本文研究主要集中在： 1．NECT中环境数据库的建立,本文采用EIS作为数据管理系统。由于EIS管理空间数据的特点是根据确定的地理坐标来提供空间定位，因而每一环境因子的属性值分布都有确定的地理坐标与其对应，特别适合于样带这种研究区域较大，同时又要求有精确空间定位的区域。NECT环境数据库包括地形、气候、植被、土壤、土地利用、水文、孢粉数据及社会经济等分库、本数据库力图提供各环境因子的各种属性值而代替仅仅提供类型值。 2．NECT中PFTs的划分PFTs的划分被认为是建立DGVM的前提。本文认为PFTs的划分是模型研究中一个尺度上升过程的结果，不同的尺度，不同的研究目标导致不同的PFTs的划分。在NECT区域中，考虑植被对全球变化中降水因子的不同反映机制，采用生活型、高度、耐旱特性、叶子大小、叶子季相、主根深度和木质化程度等指标根据- TWINSPAN和FCLUS进行划分，得到以下9种NECT区域中植被功能类型：常绿针叶树种、落叶针叶树种、落叶阔叶树种、落叶小叶灌木、落叶小叶半灌木、落叶强旱生半灌木、多年生中旱生草本、适应旱生环境的多年生草本和多年生强旱生草本。对NECT区域中PFTs的DCA分析表明降水是控制PFTs在NECT区域中分布的主要环境因子。在代表景观层次的长白山PFTs的划分中，则采用树种有记载的最大寿命、最大胸径、最大树高、各树种生长参数、树种自然分布区内>5℃的有效积温的最小值和最大值、耐阴、耐旱、喜肥特性、树种的扩散更新，就地下种更新和萌条更新能力参数及叶子大小和类型等指标采用上述软件得到的以下PFTs:即不耐荫阔叶树种、耐荫阔叶树种、耐荫针叶树种和不耐荫的阳生针叶树种。 3.NECT中BCM模型的建立和预测 本文认为土壤水是决定SPC系统水分状况的直接指标。而均衡土壤水分剖面代表了土壤水的多年平均状态，因而本文以Watershed模型为基础，模拟NECT区域中任意一点的均衡土壤水分剖面（精度为每经纬网格32×48个点）;然后根据这个均衡水分剖面用计算LAI子模型确定该水分剖面所能支持的LAI;进而根据这个LAI由Biome等模型划分出Biome在NECT中的分布。全球变化的结果将改变区域中任意一点的土壤水分状况，从而影响植被的LAI，进而导致Biome的改变。本模型成功的模拟了LAI和Biome在NECT区域中的分布，利用85-90生长季每月平均的NDVI作相关检验表明除5月份以外，相关系数都>0.7，而5月份也达到0,6457，都达到了极显著的程度。尤为重要的是，模型对于不同植被类型的NDVI与LAI的对应关系有良好的模拟，如针叶林的LAI在相同的NDVI值下明显比阔叶林小，因而模型模拟的LAI在NECT东部针叶林分布区LAI值比针阔混交林明显偏小，而与Spanmen等(1990)所提出的针叶林叶面积指数与NDVI关系非常一致。模型的预测显示：(1) T+20C (PET+15%)，Precipitation+20%，LAI总体上变化不大，且空间变化呈现复杂性，总体上表现出草原植被LAI减少，而森林的LAI增加;Biome层次表现出针阔混交林和矮草原面积扩大，针叶林和森林草原面积减少，其中对于该情形下变化最为明显的是针叶林和森林草原。NECT东部区域发育在沙性土上的植被的LAI明显增加，而科尔沁沙地植被的LAI则维持不变。(2)T+40C (PET+30%)，Precipitation+20%，LAI总体上将减小0.14，但空间分布不均。东部森林区域LA1将维持不变或增加（主要为针叶林），草原植被LAI仍表现出减少趋势;在Biome层次上则表现出草原面积的扩大。对于第一种情形下LAI有增有减的森林革原地区则表现出减小的一致性，总体来说，第二种情形比第一种情形表现出相当的干旱性。从对两种全球变化情形的反应来看，针叶林和森林草原是NECT中对全球变化驱动因子温度和降水的敏感植被类型;丽科尔沁沙地植被表现出相当的稳定性，表明该沙地的敏感性主要是由于人类活动这个因子造成的。 4.NECT中景观层次NPP模型的建立和预测 景观层次之所以成为模型研究中一个独特的层次，是由于地形效应的存在。地形效应对于水、热。营养物质的进行重新分配，从而进一步控制了生态系统的分布。本文选择NECT区域中森林生态系统的代表性分布小流域一二道白河小流域为研究区域。首先，应用Sunlight模型来模拟小流域任意一点所截取的能用于光合作用的太阳辐射能。Sunlight模型充分考虑了由于栅格的坡度、坡向和遮蔽度对可照时间和太阳直射辐射的影响以及坡度和可祝度对太阳散射辐射的影响，并提供了消除大气状况从站点观察数据推测的方法，即太阳直射辐射转换系数Rb和太阳散射辐射转换系数R，结合植被的分布特性，得到IPR在小流域中的分布。结果表明，IPR在小流域中相差不大，与高程呈正相关。进而利用温度修正模型得到温度修正系数，平均为0.446，表明温度对NPP的限制效应比较大;而水分修正系数则通过Topmodel模拟每一栅格的地下水位，由这个地下水位通过前述Waterbalance模型模拟均衡土壤水分剖面，进而求出水分修正系数，平均为0.86，表明该流域水分状况良好，水分状况对NPP的限制性不强。模拟结果显示：海拔1700m的岳桦林平均NPP为7.31t.ha-l年“两实测的NPP值分别为20.19 t.ha-l年 13.45 t.ha-l年‘1和5.15 t.ha-1年”。可见模型模拟的整个NPP的分布趋势与现实NPP分布一致。模型的预测表明：(1)．T+2℃( PET+15%)，P+20%时整个小流域的平均NPP将从14.60 t.ha-1年-1增加到16.65 t.ha_l年，且不同生态系统的增加幅度大致类似。以岳桦林生态系统稍高，增加幅度为15.3%，引起该小流域NPP增加的主要原因是温度状况的改善，而水分状况与变化前一致。(2)T+4℃( PET+30%)，P+20%的变化前景下NPP的增加幅度更大，整个小流域的平均NPP将达到18.63 t.ha-1年，且不同生态系统变化幅度不同．阔叶红松林、暗针叶林和岳桦林生态系统NPP增加幅度将分别达到25.8%，28.3%和32.8%.引起整个小流域NPP增加的主要原因仍旧是温度状况的大幅度提高，平均从变化前的0.477提高到0.610，而水分状况则仍保持相当的稳定性。

复合生态系统油画结构与全球变化研究

在分析毛乌素沙地自然、社会经济、人文等条件与现状的基础上，诊断生态经济复合系统运行的限制因素及有利条件。运用线性规划的理论与方法进行系统的优化设计。为保证生态经济复合系统的持续发展，降水量以80%保证率的280mm计算为宜，则径流园林区的种植覆盖度可达到65%;高效农牧区的种植覆盖度可达到75%，最大不超过80%。同时表明在毛乌素沙地高效生态经济复合系统持续发展的限制因子主要是水分。 根据植物的生理生态学特点及诸气候要素建立了农业净第一性生产力模型，经我国27个省区农业生产力资料的验证表明，该模型较自然植被的净第一性生产力模型Chikugo模型和综合模型能更好地反应农业净第一性生产力。 根据自然植被净第一性生产力综合模型、农业净第一性生产力模型计算了我国自然植被及农作物的净第一性生产力，对我国自然植被与农作物对全球变化敏感性的研究表明：在所有可能的气候条件下，我国陆地生态系统的生产力表现出由东南向西北递减的趋势及明显的条带状分布，在西北地区形成明显的低值区。 根据叶面积指数、标准化差植被指数建立了中国森林植被净第一性生产力模型，经我国13组森林植被生产力数据的验证表明，该模型的预测结果与实测相符较好。通过与Chikugo模型和综合模型预测结果的比较，该模型在总体上优于Chikugo模型和综合模型。表明基于NDVI的净第一性生产力模型对我国森林植被有良好的适应性，可用于快速监测与预测我国森林生产力的动态变化。

探索一种监测典型草原草场退化的新方法--结合群落样方调查资料和卫星遥感数据（TM）

大范围、实时、准确地监测典型草原地区草场退化或健康状况对于草原生态系统的保育、农牧业的可持续性发展具有非常重要的意义。比起传统的群落学研究方法，遥感技术对于监测大尺度的植被状况具有无可争议的优越性，并且已经被广泛引入监测植被覆盖变化的研究中。本项研究系统地分析、综述了过去用非遥感手段对放牧和草场退化的关注和研究，介绍了遥感技术应用于植被研究的理论基础、主要途径（植被指数）、有关领域的研究进展。特别是本文提出草场退化状况或整体健康状况可以由基干相互独立的层面表示，而过去监测植被变化主要依赖的NDVI等植被指数只能监测草原植被的个别层面（总量层）。 本文以草场放牧退化比较典型的内蒙古锡林河流域为研究对象，在进行了大量的野外样方调查的基础上，提出一种结合群落样方调查和遥感技术的监测草场健康状况的新方法。本文引入主成份分析方法（PCA），从包含12个反映群落各方面信息的变量中提取出3个有特定生态学意义的主成份，并进一步对其进行分析组合，得出一个能比较敏感、全面反映群落健康状况的新指标-草场健康指数（GHI）。 从6波段的植被光谱反射数据中比较理想地提取出2个主成份：可见光因子和红外光因子。表征群落总量、放牧退化的主成份和GHI与样方光谱反射值有相当的相关性，由此得到GHI与可光、红外光因子的回归模型。 应用此模型到卫星遥感数据（TM），得到GHI影像，并与同一数据的NDVI影像作对比研究，发现GHI在反映放牧等人为干扰对草原植被的影响效应方面比NDVI有明显的优点。此外，GHI影像对植被分布格局，特别是斑块结构有更好的显示效果。应用GHI到历史TM数据，对所研究地域的植被覆盖变化、农牧业的变迁模式等进行了定性研究。研究还发现有较长放牧史的过度放牧区的植被类型没有沿牧压梯度的规律性分布，而是呈随机斑块分布模式。

内蒙古锡林河流域空间生态学研究

本文从物种和景观两个组织水平上研究了气候、土壤、地形等自然环境因子和人类活动因子对生物空间分布格局的影响。基于锡林河流域地理信息系统各环境因子的专题数据，利用空间异质性分析方法研究了锡林河流域环境因子的空间分布格局;基于锡林河流域野外调查数据，运用空间异质性分析方法研究了重要物种的空间分布格局，并采用典范对应分析(Canomc Correspondence Analvsis，CCA)方法分析了物种分布与环境因子的关系：基于锡林河流域地理信息系统各环境因子的专题数据，研究了锡林河流域植被斑块的空间格局特征及其与环境因子的关系，并采用典范对应分析方法分析了植被类型组成与环境因子的关系：基于内蒙古草原生态系统定位研究站放牧样地的样方调查数据．采用空间异质性分析方法，研究了放牧压力对物种空间分布格局的影响：基于多年的卫星遥感数据，采用建模和对比等方法，研究了定居放牧方式下植被状况空间变化规律及植被状况时空变化与人类活动、社会经济发展的关系。通过上述分析，得到的主要结论如下： 1、锡林河流域各个环境因子都具有自己的空间特征尺度，共同形成多尺度等级体系，按特征尺度的大小可以分为如下3个组： ·小尺度组(15km左右)：有机暖、全N的较小的特征尺度 ·中尺度组(30～50km)：T1，碳酸钙含量．PER、全N和海拔高度的较小的特征尺度 ·大尺度组(100km左右)：ANNR，PER、全N和海拔高度的较大的特征尺度多尺度等级的生态学意义是它反映生态变量异质斑块的镶嵌和包含特征，环境因子多尺度等级体系反映共性，具有普遍性：反映生态关系，具有生态学意义。 2、对物种空间异质性的Mantel检验和半方差分析得到了一致的结果产即羊草、糙隐子草和星毛萎菱菜在锡林河流域的空间分布呈现随机特征，而大针茅和冷蒿则表现为十分显著的格局特征。按分布格局的显著程度从大到小排列为冷蒿>大针茅>星毛萎菱菜>糙隐子草>羊草。理论半方差图显示大针茅和冷蒿的空间自相关域分别为30．447公里和30公里。物种空间分布格局是受自然条件、人类活动以及它们自身的生理生态特征综合决定的，物种自身的生理生态特征决定了它们对外界环境变化的适应性反应机制，而自然与人类活动这两种因素在空间的交错配置决定了物种适应性反应的方向和程度，从而综合导致物种空间分布格局的形成。 3、对锡林河流域物种分布与环境因子关系的CCA分析和交叉半方差方法分析显示：1)气候因子(11个指标)、土壤性状因子(3个指标)和地形因子(3个指标)对物种分布的贡献率分别为11．2％、9．5％和11％，三者总和为31．7％。2)各个环境因子对物种分布空间作用方向具有一致性，物种分布与环境因子几乎都在135。和157．5。两个方向上具有相对明显的相关性，从锡林河流域来看，这两个方向反映了气候、土壤以及地形从东南往西北的变化梯度方向。 4、对锡林河流域14个植被景观指数进行的PCA分析表明，锡林河流域植被斑块空间分布的物理特征主要表现在斑块的数目和大小方面，其次是在斑块的多样性方面，并可将它们分为4个组，分别反映锡林河流域植被斑块的不同特征： ·第一组：NP、PRD、LPI、MPS、PSSD和TE，主要反映景观斑块在数量和大小方面的特征; ·第二组：SHDI、SIDI、SHEI和SIEI，主要反映景观斑块的多样性特征; ·第三组：PSCV和[J]．主要反映景观斑块之间的相互邻接程度; ·第四组：MSI和AWMSI，主要反映景观斑块的形状特征。 MPS和PSSD两个指数与环境因子无论是在相关系数的性质还是显著程度上都保持了很好的一致性，它们与纬度(LAT)及可能蒸散率(PER)呈极显著的正相关关系，而与经度(LNG)、海拔高度(ALT)、年平均降水量(ANNR)及土壤有机质含量(0RG)呈极显著的负相关关系：平均形状指数(MSI)只与LAT呈显著的正相关关系;多样性指数和扩散毗连指数与任何一个环境因子都没有表现出显著的相关性。 5、锡林河流域植被分布与环境因子的关系CCA排序方法分析表明，气候因子(11个指标)、土壤性状因子(3个指标)和地形因子(3个指标)对植被分布的贡献率分别为19.8%、11.1%和14.5%，三者总和为45.4％。环境因子在植被和物种两个水平上的贡献率表现了相似的特点，自然环境因子不能完全解释植被的空间分布，人类活动的影响应该受到重视。 6、放牧压力对物种空间分布格局的研究表明： ·牧压对温带典型草原物种的空间分布格局有明显的影响。随着牧云的增大，属于原生群落物种的羊草与大针茅空间分布的随机性减小，空间自相关尺度逐渐增大;而对于退化过程中的入侵物种冷蒿和星毛萎菱菜，其空间分布的随机性逐渐增大．空间自相关尺度也呈增大趋势。在牧压胁迫超过一定水平时，冷蒿空间分布的自相关尺度开始下降，而星毛萎菱菜的空间分布格局则表现出强烈的随机性。 ·物种空间格局的变化是反映群落演替过程较为稳定的特征，适用于不同放牧条件下 群落之间的比较。 7、利用遥感数据对人类活动对植被影响的研究表明： ·定居放牧方式下，NDVI随定居点距离的变化格局经历了3个阶段。第一阶段，草场处于原生阶段，NDVI不随距离变化;第二阶段，定居点附近开始局部退化，NDVI随距离增加而增大：第三阶段，退化区域扩大，NDVI不随距离变化。 ·在草场局部退化阶段，NDVI随距离的变化呈对数函数规律，定居点的放牧区具有放牧半径、原生NDVI值、NDVI变化率等特征。根据这些特征、NDVI对数规律以及NDVI与地上生物量的关系可以推测定居点的总载畜量。 ·锡林河流域从87年到85年NDVI值降低最大的区域为流域的中部和南部，这与这一区域人类活动强度以及社会经济发展具有密切关系。

人工神经网络在植被遥感影像分类中的应用研究

比起传统的统计方法，人工神经网络具有很好的非线性处理和并行计算能力，在植被遥感信息处理中得到广泛的应用。本研究系统地介绍了人工神经网络理论及其在植被遥感信息处理中的应用现状。并就如何提高人工神经网络的相干被遥感影像的分类能力进行了详细研究。首次提出了结合植被指数和组成分分析的神经网络分类方法。过去这方面的研究工作大都集中在通过选择一个合适的神经网络模型来提高植被分类精度，而我们认为：根据植被遥感自身的规律，结合统计方法，确定合适的网络输入模式的特征变量，也可以提高分类精度。 研究结果表明，尽管一般的神经网络分类器不需要对输入的模式做明显的特征提取，网络的隐层就具有特征提取的功能。但对TM影像七个波段和常用的五个植被指数（PVI、NDVI、WDVI、PVI、MSAVI2），分别做主成分分析，从而获得人工神经网络输入的特征变量，使用这样一种结合VI、PCA的神经网络对遥感TM多波段影像进行植被分类，能大大提高分类的精度。

暖温带地区典型森林群落叶面积指数、生产力和树木年轮特征的分析

以辽东栎(Quercus liaotungensis)为主的落叶阔叶林、华北落叶松林(Larix principisrupprechtii)和油松(Pinus tabulaeformis)林是我国暖温带地区具有代表性的森林群落类型。本研究：1）应用国内外流行的半球图方法，通过对这三种森林群落叶面积指数和林冠开阔度的测定和综合比较，分析了叶面积指数和林冠开阔度的季节动态，揭示了暖温带地区不同类型森林群落叶面积指数和林冠开阔度的特征;2）基于野外调查的样地资料，利用维量分析法估算了中国科学院北京森林生态系统定位研究站三种森林群落乔木层的生物量和生产力，并揭示生产力和叶面积指数之间的相关关系;3）利用油松森林群落和落叶松森林群落采集树芯作为研究对象，用树木年轮学方法，建立相应的年表，联系气候资料进行相关分析，揭示树木生长的限制因子。 研究结果表明：1）落叶阔叶林(优势种为：辽东栎、棘皮桦(Betula dahurica)、五角枫(Acer mono))和华北落叶松林两种落叶森林群落的叶面积指数值均随生长季的到来而呈现增长的趋势，最大值出现在8月;林冠开阔度值随着生长季的到来而下降，最大值出现在11月。落叶阔叶林的叶面积指数和林冠开阔度的季节动态较之华北落叶松林明显。油松是常绿树种，其群落叶面积指数和林冠开阔度的变化程度均不明显，但林冠开阔度的变化趋势也是与叶面积指数的变化趋势相反。通过计算得出叶面积指数和林冠开阔度相关显著，并且呈现指数回归的关系。2） 油松、落叶松、落叶阔叶林三种森林群落乔木层的生物量和生产力分别为93.59 t•hm-2、119.36 t•hm-2 、169.94 t•hm-2和4.02 t•hm-2•a-1、5.58 t•hm-2•a-1、7.04 t•hm-2•a-1;三种森林群落乔木层生产力和叶面积指数回归曲线分析显示，生产力和叶面积指数呈现线性正相关关系。3）油松和落叶松生长与气候因子相关分析结果显示，两种群落树木的生长受当地降水和气温的影响，油松与5月份的温度显著负相关，落叶松与2月份和5月份的降水显著正相关。 以上研究结果为以遥感途径获取暖温带地区叶面积指数提供了地面校正依据，为研究该地区利用LAI估算生产力以及利用遥感途径得到的NDVI测定生产力、研究气候因子对树木年轮宽度形成的影响，以及进一步对该地区林分、景观和区域尺度上碳、水、通量等方面的模拟提供了基础数据。

鄂尔多斯植物遥感光谱及植被分布特征

本研究通过对鄂尔多斯（主要为毛乌素地区）植物遥感光谱和土壤结皮光谱的测定，通过专题资料搜集、野外踏查、植被样方调查和室内盆栽试验和实验室分析等工作，利用遥感和地理信息系统技术，测定了研究区主要植物光谱和土壤结皮光谱，建立了研究区生态环境本底数据库，在以上的基础上，进行了3方面的详细研究： （1） 通过野外样方调查，野外和室内培养的生物结皮的地面高光谱测定和野外典型地物（鄂尔多斯地区优势高等植物种和沙地土壤）的高光谱测定。采用人工模拟降雨，从苔藓休眠-正常代谢-休眠过程中，研究苔藓土壤结皮的光谱变化，得出苔藓结皮在夏季的生命活动期（正常代谢）的光谱曲线具有高等植物光谱曲线特征;不同地物的NDVI在降水前后变化：苔藓结皮NDVI的变化为0.3-0.35左右，藻类结皮变化为0.15左右，100%盖度的油蒿变化约为0.03左右，而土壤物理结皮的NDVI变化为0.06-0.08左右，可见降水对结皮的归一化植被指数的影响较土壤和高等植被大的多，对苔藓结皮的影响尤其显著。 通过线性模型研究了生物结皮对区域植被遥感解译的影响：模拟得出调查区域（11km样线）由于干湿结皮的变换， NDVI值平均变化0.03， 苔藓湿时的NDVI较苔藓干时相对提高9.3%。可见在研究区，由于苔藓结皮等土壤结皮的存在和干旱半干旱区降雨的不稳定性，必然造成该区域短时间内NDVI的不稳定性。研究结果可为如何结合苔藓结皮的高光谱特征及其变化规律选择和研究合适的生物结皮（苔藓）遥感解译方法提供借鉴。 （2）通过对1980S,1990s,2000s三个时期遥感图像解译，分析了毛乌素沙地沙漠化过程及其驱动机制，认为毛乌素沙地近20年来沙漠化程度有所减轻，植被覆盖有所增加。气候因素和人为因素是导致植被覆盖增加的决定因素，通过多元回归分析确定降水和温度是影响毛乌素沙地植被变化的关键气候因子，并建立了相应的回归方程;人为因素的影响表现在20年来农田和林地的大面积增加。 （3）在建立研究区生态环境本底数据库的基础上，利用遥感解译结果和地理信息系统的空间分析功能，分析了气候因素、地质水文因素、地形和地貌等对植被分布的影响，得出在不同尺度上，影响植被分布的关键因素不同。在鄂尔多斯研究区，区域年降水量对全区的植被分布有着重要影响，尽管地质水文条件的不同也影响了小区域的植被分布。在毛乌素沙地区，在宏观尺度上（旗县），植被分布与其所处的海拔高度关系不明显，在小尺度上，植被分布表现出趋向于相对低海拔分布;小尺度研究中发现，植被分布受地形和基质岩性的组合的综合影响。