Se requiere información sobre áreas urbanas construidas para diversas aplicaciones. Sin embargo, la extracción de áreas urbanas construidas utilizando datos satelitales de resolución moderada, como los datos de la serie Landsat, sigue siendo una tarea desafiante debido a la significativa heterogeneidad intraurbana y la confusión espectral con otros tipos de cobertura terrestre. En este artículo, se propone un nuevo método que combina información espectral y textura multivariante. Las texturas multivariantes se extraen por separado de datos multiespectrales utilizando un variograma multivariante con diferentes medidas de distancia, es decir, distancias euclidianas, de Mahalanobis y de ángulo espectral. Luego, las texturas multivariantes y las bandas espectrales se combinan para la extracción de áreas urbanas construidas. Dado que el área urbana construida es la única clase objetivo, se utiliza un clasificador de una sola clase, una máquina de soporte vectorial de una sola clase. Para comparación, también se utiliza la matriz de co-ocurrencia de niveles de gris clásica (GLCM) para extraer la textura de la imagen. El método propuesto se evaluó utilizando datos bi-temporales de Landsat TM/ETM+ de dos áreas de megaciudades en China. Los resultados demostraron que el método propuesto superó el uso de información espectral por sí sola y el uso conjunto de la información espectral y la textura GLCM. En particular, la inclusión de texturas de variograma multivariante con distancia de ángulo espectral logró los mejores resultados. El método propuesto proporciona una forma efectiva de extraer áreas urbanas construidas de imágenes de la serie Landsat y podría ser aplicable a otras aplicaciones.