La cobertura del suelo es crucial para los ecosistemas y las actividades humanas. Por lo tanto, el monitoreo de los cambios en la cobertura del suelo se ha vuelto relevante en los últimos años. Este estudio propone un método alternativo basado en técnicas convencionales de detección de cambios combinadas con la clasificación supervisada de imágenes satelitales mediante máxima verosimilitud (MaxLike) para generar mapas consistentes de Uso/Cobertura del Suelo (LULC). La novedad de este método es que la clasificación supervisada se aplica en una etapa anterior de la detección de cambios exclusivamente a las zonas dinámicas identificadas. Las categorías de LULC de las zonas estables se obtienen de un mapa base elaborado previamente a partir de una fecha inicial. La metodología comprendió el uso de imágenes de Landsat de 2011 y 2016, aplicando el modelo de corrección topográfica del Sensor de Dosel Solar (SCS + C) mejorado a través de la clasificación de pendientes, utilizando imágenes corregidas topográficamente derivadas con NDVI, y empleando índices de Brillo-Verde-Humedad del Tasseled Cap (TC) y Componentes Principales (PCs). El estudio incorporó un análisis comparativo de la consistencia del mapeo de LULC, que se genera en función de áreas de control. Los resultados muestran que el método propuesto, aunque ligeramente laborioso, es viable y completamente automatizable. El mapa de LULC generado es preciso y robusto y alcanza un índice de concordancia Kappa de 87.53. Además, la consistencia de los límites fue visualmente superior al mapa clasificado convencional.