植被覆盖动态变化趋势国内外研究现状
1994年，C.J.Tucker & J.R G.Townshend基于多时相NDVI图像，采用主成份变换和监督分类的方法，制作出了全非洲的土地覆盖图[6] 。Koomanoff通过将NOAA的全球植被指数产品（GVI）加工处理成NDVI值，从而生成全球植被图[7]。Emanuel 等在基于生命地带系统的基础上，预测得到地球上植被的变化趋势。后来，Henderson-Sellers在Emanuel得到结果的基础上作了进一步简化，仅使用9个级别就表示出了植被与气候因子的关系，并且将植被首次融入到了全球气候模型[9]。39706
新西兰学者在20世纪80年代就开始利用NOAA数据，将计算得到的归一化植被指数（NDVI）作为表征牧草的生长变化的指示器，另外，他们还发现NDVI和RVI的大小和牧草生长末期地表生物量的多少存在着密切关系，其中当木本植物的覆盖率小于10%的时候，NDVI可以提供直接监测总牧草产量的方法[10]。论文网
此外，学者们也广泛关注NDVI与气象因子之间的相关关系，并且认为温度和降水是影响植被覆盖的重要原因。Moulin[11]等通过研究发现：气温对寒带落叶林疏密变化有很大的影响，并且积温可以改变生长季的长短和初始时间；然而降水对温度较高的热带稀疏草原影响较大，会影响植被的DNVI和物候的变化。于此同时，Tateishi等也认为植被物候的改变主要就是受到了气温和降水的变化。
国内研究进展
我国学者对NDVI在不同尺度上的变化趋势也进行了类似的研究，分析探索了它与气候因子之间的作用机制。
李晓兵，王 瑛等基于NOAA/AVHRR的NDVI数据和气象数据，分析了1983—1992年中国北方几种典型植被类型NDVI与降水的年际、季节动态的关系，以及降水的空间分布对于植被的影响。结果表明：研究区域内，每年降水量的不同会影响植被的生长状况；降水季节分配的变化对我国北方植被的生长有着重要的影响[13]。
2002年，杨胜天等基于1982-1999年AVHRR-NDVI数据、黄河流域相应的气象观测资料，绘制出黄河流域NDVI和湿润距平值的春季，夏汛和秋季的年际变化曲线。从图中可以清楚看出：20世纪80年代至90年代初期间，虽然90年代中后期气候较之前干旱些，但植被覆盖度却一直保持着上升的趋势[14]。张克映等通过实地调查发现：云南西双版纳地区1949 年的森林覆盖率达到了 69%， 80年代却只有30%。正是因为森林的严重破坏不仅引起了气候的恶化，而且使得空气的相对湿度下降了2%左右；这种影响环环相扣，使得年降水量减少了约60mm、气温年际差明显增大[15]。
孙红雨等利用1985-1990年69个月的NDVI时间序列数据，研究探讨了中国大陆的地表植被覆盖度变化，以及它和气候因子的相关性。结果表明：在中国，植被指数沿经线有着明显的季相推移规律，并且推移范围和时间都远超出沿纬线的推移量[16]。林纬通过实地调查黄土高原，研究得到了植被与气候之间的相互关系，提出了植被的差异和变迁是引起气候区域变化的主要原因[17]。
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