Presentamos una metodología para clasificar con precisión las regiones montañosas en los trópicos. Estos paisajes son complejos en términos de su geología, ecosistemas, clima y uso del suelo. Obtener mapas precisos para evaluar el cambio en la cobertura del suelo es esencial. Los objetivos de este estudio fueron (1) mapear la vegetación utilizando el Clasificador de Bosques Aleatorios (RFC), el índice espectral de vegetación (SVI) y datos geográficos auxiliares, (2) identificar variables importantes que ayuden a diferenciar la cobertura de vegetación y (3) evaluar la precisión de la clasificación de la cobertura de vegetación en la difícil región montañosa ecuatoriana. Utilizamos imágenes de satélite Landsat 7 ETM+ de toda la escena, un algoritmo RFC y muestreo aleatorio estratificado. La altitud y el índice de vegetación mejorado de dos bandas (EVI2) proporcionan más información sobre la cobertura de vegetación que el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) tradicional y a menudo utilizado en otros entornos. Clasificamos la cobertura de vegetación de áreas montañosas dentro del área de estudio de 1016 km, a una resolución espacial de 30 m, utilizando RFC que produjo un mapa de cobertura del suelo con una precisión general del 95%. La precisión del usuario y el ancho de medio del intervalo de confianza para el 95% de las unidades básicas del mapa, bosque (FOR), páramo (PAR), cultivo (CRO) y pasto (PAS) fueron 95.85% +/- 2.86%, 97.64% +/- 1.24%, 91.53% +/- 3.35% y 82.82% +/- 7.74%, respectivamente. El desacuerdo general fue del 4.47%, que resulta de sumar un 0.43% de desacuerdo de cantidad y un 4.04% de desacuerdo de asignación. El marco metodológico presentado en este documento y el uso combinado de SVIs, datos geográficos auxiliares y el RFC permitieron el mapeo preciso de paisajes montañosos de difícil acceso, así como descubrir los factores subyacentes que ayudan a diferenciar la cobertura de vegetación en el geosistema montañoso ecuatoriano.