La cobertura del suelo y el mapeo forestal apoyan a los tomadores de decisiones en el proceso de tomar decisiones informadas para la implementación de planes de conservación y gestión sostenible de los recursos forestales y el monitoreo ambiental. Esta investigación examina el valor de la integración de datos de ALOS PALSAR y Landsat para mejorar el mapeo de bosques y cobertura del suelo en el norte de Tanzania. Se realizó un procesamiento separado y conjunto de la reflectancia de superficie, retrodispersión y derivados (es decir, Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), Análisis de Componentes Principales (PCA), Índice de Deforestación de Bosques por Radar (RFDI), bandas de cociente, características polarimétricas y texturas de la Matriz de Co-ocurrencia de Niveles de Gris (GLCM)) utilizando un clasificador de Máquina de Soporte Vectorial (SVM). La precisión de la clasificación se evaluó utilizando una matriz de confusión, donde se calcularon la Precisión General de Clasificación (OA), el Coeficiente Kappa (KC), la Precisión del Productor (PA), la Precisión del Usuario (UA) y el índice F1. Se utilizó una estadística t de dos muestras para evaluar la influencia de diferentes categorías de datos en la precisión de la clasificación. La reflectancia de superficie de Landsat y sus derivados muestran una precisión general de clasificación (OA = 86%). La retrodispersión de ALOS PALSAR no pudo diferenciar las clases de cobertura del suelo de manera eficiente (OA = 59%). Sin embargo, la combinación de retrodispersión y derivados pudo diferenciar adecuadamente las clases de cobertura del suelo (OA = 71%). Los resultados obtenidos sugieren que la integración de retrodispersión y derivados tiene potencial de utilización para el mapeo de la cobertura del suelo en entornos tropicales. La integración de retrodispersión, reflectancia de superficie y sus derivados aumenta la precisión (OA = 97%). Por lo tanto, se puede concluir que la integración de ALOS PALSAR y datos ópticos mejora las precisiones del mapeo de cobertura del suelo y bosques y, por lo tanto, es adecuada para el monitoreo ambiental.