Las fitofisiognomías forestales tienen patrones espaciales específicos que pueden ser mapeados o traducidos en patrones espectrales de vegetación. Las regiones de similitud espectral pueden ser clasificadas en función del color, tonalidad o intensidad de brillo, reflectancia, textura, tamaño, forma, influencia del vecindario, etc. Evaluamos el poder de precisión de los algoritmos de clasificación supervisada a través de análisis de imagen basado en píxeles (máxima verosimilitud) y análisis de imagen basado en objetos geográficos (GEOBIA) para distinguir patrones espectrales de la vegetación en el norte de la Amazonía brasileña. Un total de 280 muestras de entrenamiento (70%) y 120 muestras de validación (30%) de cada una de las 11 clases de cobertura vegetal y uso del suelo (N = 4400) fueron clasificadas en función de las diferencias en sus bandas visibles (RGB), infrarrojo cercano (NIR) e infrarrojo medio (SWIR 1 o MIR) de Landsat 8 (OLI). La clasificación por píxeles logró una mayor precisión (Kappa = 0.75%) que GEOBIA (Kappa = 0.72%). Sin embargo, GEOBIA ofrece una mayor plasticidad y la posibilidad de calibrar las reglas espectrales asociadas con índices de vegetación y parámetros espaciales. Concluimos que ambos métodos permitieron separaciones espectrales precisas (0.45-1.65 m), contribuyendo a las distinciones entre fitofisiognomías forestales y usos del suelo, factores estratégicos en la planificación y gestión de recursos naturales en áreas protegidas de la región amazónica.