La cobertura del suelo desfavorable conduce a daños excesivos por deslizamientos de tierra y otros peligros naturales, mientras que se espera que la presencia de vegetación mitigue el potencial de deslizamientos inducidos por la lluvia. Por lo tanto, cambios inesperados y rápidos en la cobertura del suelo debido a la deforestación serían perjudiciales en áreas propensas a deslizamientos. Además, la cobertura vegetal está sujeta a variaciones fenológicas y, por lo tanto, la clasificación oportuna de la cobertura del suelo es un paso esencial en la evaluación efectiva del potencial de peligro de deslizamientos. El trabajo presentado aquí investiga métodos que se pueden utilizar para la clasificación de la cobertura del suelo basada en el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), derivado de imágenes satelitales actualizadas, y la viabilidad de su aplicación en la predicción del riesgo de deslizamientos. Un beneficio importante de este método sería la eventual capacidad de emplear el NDVI como un parámetro independiente para una evaluación precisa del impacto de la cobertura del suelo en la evaluación del peligro de deslizamientos. Un beneficio adicional sería la detección oportuna de prácticas indeseables como la deforestación utilizando imágenes satelitales. Se utiliza una región propensa a deslizamientos en Oregón, EE. UU., como modelo para la aplicación del método de clasificación. Cinco técnicas de clasificación seleccionadas: vecino más cercano, máquina de soporte vectorial gaussiana (GSVM), red neuronal artificial, árbol de decisión y análisis discriminante cuadrático apoyan la viabilidad de la clasificación de la cobertura del suelo basada en NDVI. Finalmente, se demuestra su aplicación en la evaluación del riesgo de deslizamientos.