El creciente interés en el monitoreo del medio marino ha incentivado fuertemente a las agencias gubernamentales y a los institutos de investigación a llevar a cabo programas de mapeo del lecho marino y ha estimulado el interés científico en métodos y herramientas de mapeo innovadores. En este estudio, se utilizó análisis de imágenes basado en objetos para mapear un estuario de marea muy poco profundo, caracterizado por una alta variabilidad de sedimentos y procesos morfodinámicos intensos. El objetivo era probar la viabilidad de enfoques de mapeo reproducibles dentro de programas de mapeo extendidos de áreas costeras complejas. El estudio se basa en batimetría y reflectividad de alta resolución y cobertura completa, calibradas mediante muestras de sedimentos. La segmentación y clasificación del fondo marino se basaron en un análisis de clúster realizado sobre reflectividad, pendiente y rugosidad. Se extrajeron y analizaron estadísticas de clústeres para identificar el número óptimo de clústeres y evaluar la idoneidad del proceso de agrupamiento para diferenciar diferentes tipos de lecho marino. Los datos de clústeres y muestras se unieron para crear un conjunto de datos de entrenamiento y validación para caracterizar el lecho marino y llevar a cabo una evaluación de precisión. Se exploraron las malas clasificaciones y se refirieron a tres razones principales: (i) la correspondencia no perfecta entre los límites de sedimentos de los sistemas de clasificación y los límites derivados del proceso de agrupamiento; (ii) las características geomorfológicas del lecho marino; y (iii) la precisión de posición de las muestras. El estudio contribuye a la prueba de la viabilidad de métodos objetivos y destaca la importancia de unir el análisis acústico, litológico y geomorfológico. Resalta problemas y la necesidad de analizar críticamente los resultados del mapeo y mejorar la precisión de los datos recopilados.