Las plataformas de teledetección de alta resolución son cruciales para mapear los tipos de uso/cobertura del suelo (LULC). La tecnología de vehículos aéreos no tripulados (UAV) se ha utilizado ampliamente en el hemisferio norte, abordando los desafíos que enfrentan las plataformas satelitales de baja a media resolución. Este estudio establece la escalabilidad de la clasificación LULC de Sentinel-2 con ortoimágenes de UAV vinculadas al suelo para grandes ecosistemas africanos, particularmente el Área de Manejo de Vida Silvestre Burunge en Tanzania. Involucró vuelos de UAV en 19 parcelas encuestadas en el suelo, seguidos de la ampliación de ortoimágenes a una resolución de 10 m x 10 m para guiar la clasificación LULC de Sentinel-2. Los resultados se compararon con Sentinel-2 no guiado utilizando el mejor clasificador (bosque aleatorio, RFC) en comparación con máquinas de soporte vectorial (SVM) y clasificación de máxima verosimilitud (MLC). El enfoque de clasificación guiada, con una precisión general (OA) del 94% y un coeficiente kappa () de 0.92, superó al enfoque de clasificación no guiada (OA = 90%; = 0.87). Registró pastizales (55.2%) como una clase vegetada principal, seguida de bosques (7.6%) y matorrales (4.7%). El enfoque no guiado registró pastizales (43.3%), seguido de matorrales (27.4%) y bosques (1.7%). Muestras de entrenamiento basadas en UAV vinculadas al suelo y RFC mejoraron el rendimiento. El tamaño del área, la heterogeneidad, los datos de terreno previos al vuelo de UAV y la detección de invasión de plantas leñosas basada en UAV contribuyen a la novedad del estudio. Los hallazgos son útiles en la planificación de conservación y gestión de pastizales. Por lo tanto, se recomiendan para áreas de conservación similares.