Los sistemas contemporáneos de Observación de la Tierra por satélite proporcionan cantidades crecientes de datos de muy alta resolución espacial que pueden ser utilizados en diversas aplicaciones. Un número creciente de sensores hace posible monitorear áreas seleccionadas con gran detalle. Sin embargo, para manejar el volumen de datos, se requiere un alto nivel de automatización. La metodología de detección de cambios semiautomática descrita en este documento fue desarrollada para actualizar anualmente los mapas de uso del suelo preparados en el contexto de Geoland2. El algoritmo propuesto fue diseñado para trabajar con diferentes imágenes de muy alta resolución espacial adquiridas en diferentes paisajes europeos. La metodología es una fusión de varios métodos de detección de cambios que van desde: (1) aritmética de capas; (2) índices de vegetación (NDVI) diferenciando; (3) cálculo de textura; y métodos basados en (4) análisis de correlación canónica (detección de alteraciones multivariadas (MAD)). La intervención del usuario durante la producción del mapa de cambios se limita a la selección de los datos de entrada, el tamaño de los segmentos iniciales y el umbral para la clasificación de textura (opcionalmente). Para lograr un alto nivel de automatización, se aplicaron umbrales estadísticos en la mayoría de los pasos de procesamiento. Las pruebas mostraron una precisión general de reconocimiento de cambios del 89%, y la metodología de clasificación de tipos de cambio puede clasificar con precisión las transiciones entre clases.