随着遥感技术的日益发展,遥感影像已经成为当今国土资源生态管理工作和开展相关研究的重要数据源之一,而云干扰一直影响着遥感影像数据的精度。目前已有国外学者研究了全球的云干扰空间分布及时相差异,但针对云干扰时空分布及其与地形关系和时相差异的研究尚不多见,基于云干扰,借助多时相数据融合去云以提高NDVI质量的相关研究同样鲜见。本研究选用2003~2015年MOD13Q1、MYD13Q1和SRTM DEM数据,以典型山区地貌的云南省作为案例研究区,分别研究了不同时段云干扰的空间分布特征及时相差异、云干扰与地形因子的关系及时相差异、云干扰在NDVI中的应用。研究厘清了云干扰在不同时相上的时空变化特征、不同时相上云干扰与地形的关系、云干扰对NDVI值的影响分类及对数据去云的影响,主要结论如下:(1)云南省云干扰高值区和低值区的空间分异明显,相对高值集中区与横断山系及其南延山系范围大致重叠,相对低值集中区与云贵高原范围大致重叠。下午云干扰与上午相比整体减少,且季节差异显著。云干扰值越高,表现出的稳定性越好。(2)海拔对云干扰概率的影响程度相对最强,坡度其次,坡向则相对最弱。云干扰在地形上的空间分布呈现明显垂直分带特性。云干扰高值区在坡向上的分布具有“向日葵”和“季风”效应。(3)数据去云效果与云干扰的大小和空间分布直接相关。不同覆被类型区域的云干扰对NDVI值影响表现为“降低”和“提高”两种情况,降低的区域基本为有植被覆盖的区域,提高的区域基本为非植被覆盖的区域(水域、冰雪覆盖区域、裸土地、建设用地等),两种区域云干扰值与NDVI大小的绝对值均为正相关关系。(4)云干扰的空间分布和大小与地形有明显的相互关系,同时影响着NDVI值的保真性和数据去云的效果。