本文采用的主要方法是：首先，根据ETM影像特点选取针对伏沙地的最佳波段组合，并且结合地物波谱提高解译标志建立的精准度；其次，通过遥感软件的不同分类方法确定伏沙地空间分布；再次，将各分类方法的分类图进行精度分析，确定最适伏沙地的分类方法；最后，根据伏沙地分类图分析伏沙地的成因。　　研究表明，适合内蒙古西乌旗地区伏沙地的最佳波段组合为453，该波段组合可以增强伏沙地的信息，建立解译标志。经人机交互解译分类、监督分类和决策树分类方法对比和精度分析验证得知：人机交互解译可以准确的区分各地物类型，并且总体分类精度达到89％，符合应用范围，并且高于其它分类方法。监督分类由于遥感影像存在同物异谱或同谱异物现象，分类结果很难根据光谱特征对特定地区提取特征因子，导致分类精度不高。决策树的分类方法存在样本依赖度大、分类决策规则与专家系统不易结合、不能充分利用分类地物的空间特征等，需要通过进一步深入研究，改善分类效果，提高分类效率，实现更友好方便的人机界面，满足计算机自动分类流程化自动化的要求。伏沙地的成因与其河湖相沙源和当地的风向是密不可分的，而且，伏沙地沙母质在发生学上与沙地沙物质同源。