La información de la zona costera es esencial para la evaluación del hábitat costero, el monitoreo de peligros ambientales y la conservación de recursos. Sin embargo, la clasificación tradicional de la zona costera se basa principalmente en mediciones in situ e interpretación del conocimiento de expertos, lo que resulta costoso e ineficiente. Este estudio clasifica un área de zona costera utilizando solo datos de teledetección por satélite e investiga el efecto de los indicadores estadísticos de la información del Satélite de Elevación de Hielo, Nubes y Tierra-2 (ICESat-2) con las variables espectrales derivadas de los datos de Sentinel-2 en los resultados de predicción. Se utilizó Google Earth Engine para sintetizar imágenes de Sentinel-2 de series temporales largas, y se calcularon diferentes características para esta imagen sintética. Luego, se extrajeron indicadores estadísticos que reflejan las características del perfil de la zona costera de ICESat-2. Finalmente, se utilizó un algoritmo de bosque aleatorio para desarrollar características y clasificación de la zona costera. Comparando los resultados con los datos medidos, se muestra que el método propuesto puede clasificar efectivamente la zona costera; tiene una precisión del 83.61% y un coeficiente kappa de 0.81.