En algunas regiones nubladas y lluviosas, la cobertura de nubes es alta en imágenes de teledetección de resolución moderada-alta recopiladas por satélites con un ciclo de revisita bajo, como Landsat. Esto presenta un obstáculo para clasificar la cobertura del suelo en las partes de la imagen cubiertas por nubes. Se propone un esquema de fusión de decisiones para mejorar la precisión de la clasificación de la cobertura del suelo integrando la información complementaria de los datos de series temporales de MODIS (Espectrorradiómetro de Imágenes de Resolución Moderada) con los datos de resolución espacial moderada-alta de Landsat. El método de fusión de decisiones multinivel incluye dos procesos. Primero, los datos de MODIS y Landsat se preclasifican mediante clasificadores difusos. En segundo lugar, los resultados preclasificados se ensamblan de acuerdo con su rendimiento evaluado. Así, se retienen mejores resultados preclasificados y se restringen los peores. Con el propósito de resolver la diferencia de resolución entre los datos de MODIS y Landsat, el esquema de fusión propuesto emplea un método de asignación de pesos orientado a objetos. Se aplica una regla de decisión basada en un operador de compromiso para ensamblar los resultados preclasificados. Se combinan tres niveles de datos que contienen diferentes tipos de información, a saber, los datos a nivel de píxel y a nivel de objeto de MODIS, y los datos a nivel de píxel de Landsat. El esquema de fusión de decisiones multinivel se probó en un sitio en el noreste de Tailandia. Los resultados de la fusión se compararon con los resultados de clasificación de una única fuente de datos, mostrando que los resultados de fusión de decisiones multinivel tenían una precisión general más alta. La precisión general se mejora en más del 5 por ciento. El método también se comparó con los resultados de combinación de dos niveles y un enfoque basado en una regla de decisión de suma ponderada. Un experimento de comparación mostró que la regla de fusión de decisiones multinivel tenía una precisión general más alta que el enfoque basado en la regla de decisión de suma ponderada y el enfoque de combinación de bajo nivel. Una limitación importante del método es que la precisión de algunas de las coberturas del suelo, donde las áreas son pequeñas, no se mejora tanto como la precisión general.