Las inundaciones frecuentes en todo el mundo, especialmente en entornos de pastoreo, requieren la cartografía y el monitoreo de la cobertura del suelo de pastoreo y la calidad del pasto para apoyar la gestión de la tierra. Aunque se pueden utilizar tecnologías de drones, satélites y aprendizaje automático para mapear la cobertura del suelo y la calidad del pasto, ha habido aplicaciones limitadas en entornos de tierras de pastoreo, especialmente en el monitoreo del cambio en la cobertura del suelo y la calidad del pasto antes y después de los eventos de inundación. El uso de datos de drones y satélites de alta resolución espacial, como WorldView-4, puede proporcionar una cartografía y un monitoreo efectivos en entornos de tierras de pastoreo. El objetivo de este estudio fue utilizar datos de drones de alta resolución espacial y datos del satélite WorldView-4 para mapear y monitorear el cambio en la cobertura del suelo de pastoreo y la calidad del pasto antes y después de las inundaciones. La cobertura del suelo de pastoreo se mapeó antes de la inundación utilizando datos del satélite WorldView-4 y después de la inundación utilizando datos de drones en tiempo real. Se utilizó el algoritmo de clasificación Random Forest de aprendizaje automático para delinear los tipos de cobertura del suelo y se utilizó el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) para monitorear la calidad del pasto. Este estudio encontró un aumento del siete por ciento (7%) en la cobertura del pasto y un aumento del cien por ciento (100%) en la calidad del pasto después de la inundación. Los datos de drones y del satélite WorldView-4 fueron útiles para detectar el cambio en la cobertura del suelo de pastoreo a una escala más fina.