Las clases de Uso y Cobertura del Suelo (LULC) definidas por criterios subjetivos pueden disminuir la importancia de un estudio, obstaculizando la reproducibilidad y la comparación de resultados con otros estudios. Tener una leyenda estándar para un área de estudio y un objetivo determinados podría beneficiar a un grupo de investigadores enfocados en estudios a largo plazo o multidisciplinarios en un área dada, en el sentido de que podrían mantener la definición de clases entre diferentes trabajos, realizados por diferentes equipos. Para permitir la reproducibilidad, es importante que las clases en esta leyenda se describan utilizando elementos cuantificables de la cobertura del suelo, que se pueden medir en el terreno, como se recomienda en el Lenguaje Meta de Cobertura del Suelo (LCML). El presente estudio tiene como objetivo proponer leyendas jerárquicas formalizadas de LCML para las clases LULC, centrándose en el suroeste del estado de Pará, dentro de la Amazonía brasileña. Con el fin de ilustrar el potencial de estas leyendas, un objetivo secundario del estudio actual es analizar los resultados de clasificación utilizando leyendas derivadas de un conjunto de datos de Teledetección particular y comparar estos resultados con la clasificación obtenida utilizando la leyenda jerárquica de LCML propuesta. Para realizar este análisis, en primer lugar, propusimos un modelo de clase conceptual basado en sistemas de clasificación existentes para el Bioma de la Amazonía brasileña de tierras altas. A partir de este modelo, se describieron 16 clases LULC en LCML, utilizando características fisiognómicas cuantificables y fácilmente reconocibles de las clases de cobertura del suelo medidas en el río Tapajós inferior, en el estado de Pará. Estas clases se agruparon en leyendas con diferentes niveles de detalle (número de clases), basadas en nuestro modelo o en la imagen y algoritmos de agrupamiento. Todas las leyendas se utilizaron en la clasificación supervisada de una imagen de Landsat5/TM. Los resultados indican que es necesario incorporar conocimiento multitemporal para la definición de clases, así como los umbrales propuestos (altura y proporción de cobertura del suelo, hojarasca, vegetación herbácea, arbustos y árboles) para describir adecuadamente las clases. Sin embargo, los umbrales son útiles para delimitar clases que ocurren de manera sucesiva. Los resultados de clasificación revelaron que las clases formadas por los mismos elementos de cobertura del suelo con umbrales similares presentan alta confusión. Además, las clasificaciones obtenidas utilizando leyendas basadas en la separabilidad de clases en una imagen de Teledetección dada tienden a ser más precisas pero no siempre útiles porque pueden ocultar o mezclar clases importantes. Se observó que cuanto más generalizada es la leyenda (aquellas con pocos detalles y número de clases), más precisos son los resultados de clasificación para todos los tipos de leyendas.