En el presente trabajo se establece un método para segmentación semántica de imágenes cartográficas de paisajes tropicales colombianos a través del análisis supervisado de grupos de pixeles en tres clases: vegetación, fuentes de agua y otros objetos (elementos extraños en la naturaleza del paisaje). La técnica planteada permite integrar las características de color, textura y bordes presentes en el contexto de grupos de pixeles y transformar el espacio de múltiples canales directamente en un espacio vectorial Euclidiano. Con ello se logra mejorar el tiempo de procesamiento de maquina al tener una representación estadística de los datos en lugar de una gran cantidad de datos crudos pixel por pixel y permite clasificar los datos utilizando técnicas de máquinas de aprendizaje. Finalmente se hace un análisis de error tanto en el entrenamiento de la máquina como en la clasificación.