La evaluación de desastres por inundaciones se considera un factor esencial en la gestión del uso del suelo, siendo necesario comprender y definir la magnitud de eventos pasados. En este sentido, se han desarrollado varios diagnósticos de inundaciones utilizando imágenes multiespectrales de Sentinel-2, especialmente en cuerpos de agua grandes. Sin embargo, uno de los principales desafíos todavía está relacionado con las inundaciones, donde las superficies de agua tienen tamaños similares a la resolución espacial de las imágenes satelitales analizadas, siendo difícil de detectar y mapear. Por lo tanto, el presente estudio desarrolló una metodología combinada para el mapeo de inundaciones en cuerpos de agua de tamaño pequeño utilizando imágenes MSI de Sentinel-2. El método consistió en evaluar la efectividad de la aplicación y combinación de (a) un algoritmo de superresolución para mejorar la resolución de la imagen, (b) un conjunto de siete índices espectrales para resaltar áreas cubiertas de agua, como los índices AWE, y (c) dos métodos para el mapeo de inundaciones, incluido un método de aprendizaje automático basado en clasificación no supervisada (grupo EM) y 14 métodos de umbralización para determinación automática. Los procesos fueron evaluados en el río Carrión, Palencia, España. Se determinó que el enfoque con los mejores resultados en el mapeo de inundaciones fue el que combinaba los índices espectrales AWE con métodos como Huang y Wang, Li y Tam, Otsu, preservación de momentos y clasificación de grupo EM, mostrando valores de precisión global y coeficiente Kappa superiores a 0,88 y 0,75, respectivamente, al aplicar el índice de precisión cuantitativa.