El daño ambiental ha sido motivo de gran preocupación, particularmente en áreas costeras y los océanos, dado el cambio climático y los drásticos efectos de la contaminación y los eventos climáticos extremos. Nuestras capacidades analíticas actuales, junto con los avances en técnicas de adquisición de información como la teledetección, pueden ser utilizadas para la gestión y el estudio de los ecosistemas de arrecifes de coral. En este documento, presentamos Reef-Insight, un marco de aprendizaje automático no supervisado que cuenta con métodos de agrupamiento avanzados y teledetección para la cartografía de hábitats de arrecifes. Nuestro marco compara diferentes métodos de agrupamiento para la cartografía de hábitats de arrecifes utilizando datos de teledetección. Evaluamos cuatro enfoques principales de agrupamiento basados en evaluaciones cualitativas y visuales que incluyen k-means, agrupamiento jerárquico, modelo de mezcla gaussiana y agrupamiento basado en densidad. Utilizamos datos de teledetección que presentan el arrecife One Tree Island en la Gran Barrera de Coral del Sur de Australia. Nuestros resultados indican que los métodos de agrupamiento que utilizan datos de teledetección pueden identificar bien los clústeres bentónicos y geomórficos en los arrecifes en comparación con otros estudios. Nuestros resultados indican que Reef-Insight puede generar mapas detallados de hábitats de arrecifes que delinean hábitats de arrecifes distintos y tiene el potencial de permitir más conocimientos para proyectos de restauración de arrecifes.