La detección de cambios topográficos basada en UAV se utiliza ampliamente en las comunidades de geociencia. La detección de cambios implica la comparación de dos modelos digitales de elevación (MDE) producidos por encuestas de UAV, que se ven afectados por la resolución del MDE. Los MDE de resolución gruesa introducen errores en la detección de cambios, pero el efecto de la resolución del MDE sigue siendo poco comprendido. Además, aún no se han investigado estrategias efectivas para mitigar el efecto de la resolución. Este estudio generó MDE basados en UAV con resoluciones que van de 0.1 m a 10 m utilizando varios métodos de re-muestreo. El impacto de la resolución del MDE en la detección de cambios topográficos se evaluó analizando la diferencia de MDE (DoD) y los errores del presupuesto de volumen con índices como el error medio (EM), la desviación estándar (DE) y el I de Moran. Los resultados de dos paisajes alterados por humanos mostraron que los errores aleatorios de DoD aumentan rápidamente con el aumento de la gruesura de la resolución del MDE, mientras que los errores sistemáticos de DoD (distribución espacial de errores) se estabilizan después de una resolución de 4 m. Los errores del presupuesto de volumen también aumentan con la gruesura del MDE. Los MDE de resolución más gruesa tienden a subestimar el presupuesto de volumen (erosión bruta, deposición bruta y cambios netos). Además, seleccionar un método apropiado para generar el MDE es beneficioso para disminuir los errores causados por el efecto de resolución. Entre los siete métodos (MAX, MIN, MEAN, BIL, NEAR, NEB y TIN), el método BIL es óptimo para mitigar tanto los errores de DoD como los de volumen. Los métodos NEAR, NEB y TIN son equivalentes y son superiores a los métodos de agregación (MAX, MIN, MEAN). La pendiente de DoD (SDoD) debe ser considerada al seleccionar una resolución para la detección de cambios. Los grandes errores tienden a aparecer en áreas con gran SDoD y viceversa. Los MDE de resolución gruesa son tolerables en áreas con bajo SDoD, mientras que se necesitan MDE de alta resolución en áreas con gran SDoD.