Las regiones montañosas con terrenos complejos a menudo generan píxeles mixtos, reduciendo la precisión de la clasificación del uso del suelo. Este estudio evalúa la aplicabilidad y el rendimiento de ocho Productos de Uso del Suelo (LUPs) comúnmente utilizados, con resoluciones de 10 m a 1000 m en un área montañosa típica de las Montañas Wumeng, utilizando imágenes de alta resolución vectorizadas manualmente como datos de referencia. Los patrones espaciales de inconsistencia en la clasificación y las influencias topográficas fueron analizados sistemáticamente. Los resultados muestran lo siguiente: (1) Todos los LUPs subestiman los Cultivos, Bosques, Áreas construidas y Aguas, mientras que sobreestiman los Pastizales. La mayoría de los productos tienen un rendimiento deficiente, con una Precisión General (OA) por debajo de 0.7. (2) El rendimiento de la clasificación varía según el tipo de cobertura terrestre y la ubicación. En terrenos complejos, la alta fragmentación causa píxeles mixtos, lo que lleva a la inconsistencia. (3) Los análisis de XGBoost y SHAP indican que la elevación y la Complejidad de la Superficie del Terreno son factores dominantes. La precisión aumenta con la elevación y es mayor en pendientes sombreadas que en soleadas. Una mayor complejidad de la superficie reduce el rendimiento. (4) La resolución espacial por sí sola no determina el rendimiento; el diseño del algoritmo, la distribución de muestras y la fusión de datos son críticos. Los ocho LUPs muestran una mala aplicabilidad en regiones montañosas. La investigación futura debería enfatizar el equilibrio de muestras estratificadas por terreno, algoritmos conscientes del terreno y estrategias para mitigar los efectos de los píxeles mixtos.