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Las zonas áridas y semiáridas de la Región Pampeana se caracterizanpor su gran fragilidad ecológica. En este contexto, el objetivo de esta investigación fue identificar el método de clasificación más adecuado para discriminar coberturas del suelo en la cuenca del río Sauce Grande (provincia de Buenos Aires, Argentina). Para ello, se analizaron digitalmente imágenes satelitales LANDSAT 8 OLI representativas de cada estación del año. A partir de reconocimiento de campo, se generaron muestras georeferenciadas que se incorporaron en una base de datos. Posteriormente, se calcularon distintos índices de vegetación, suelo y agua para aumentar el área de influencia de estas muestras. Las mismas fueron verificadas con campañas en la zona de estudio. Posteriormente, con esta información, se aplicaron los métodos de clasificación supervisada de Paralelepípedos (PL), Máxima Probabilidad (MLC), Mínima Distancia (MND), Distancia de Mahalanobis (MHD), Mapeador de Angulo Espectral (SAM), Codificación Binaria (BE) y no supervisada de ISODATA y K-Medias. El grado de exactitud de los resultados se evaluó con matrices de confusión y coeficiente Kappa. Se evidenció que el cálculo de los índices y el aumento del área de las regiones de interés mejoró la exactitud y la precisión de la clasificación. El método que arrojó los resultados más adecuados para los médanos y las sierras fue el MAH con una exactitud de 99,6 % y 93,4 % y Kappa de 0,99 y 0,88, respectivamente. En la llanura, se destacó el MLC (exactitud del 98,9 % y coeficiente Kappa de 0,97). El estudio realizado podría constituir una herramienta fundamental para el diseño de planes de manejo sustentable del territorio por la vulnerabilidad que presentan las regiones semiáridas con estacionalidad termo-pluviométrica.