La teledetección juega un papel crítico en la cartografía y el monitoreo de los manglares. Las fotografías aéreas y las técnicas de interpretación visual de imágenes han sido históricamente el enfoque más común para mapear manglares y discriminar especies. Sin embargo, con la disponibilidad de imágenes satelitales de mayor resolución espectral y los avances en los algoritmos de clasificación de imágenes digitales, ahora existe la posibilidad de clasificar digitalmente los manglares hasta el nivel de especie. Este estudio compara la precisión de los mapas de especies de manglares derivados de dos combinaciones de capas diferentes de imágenes WorldView-2 con aquellos generados utilizando fotografías aéreas de alta resolución capturadas por una cámara UltraCamD sobre el bosque de manglares costeros de Rapid Creek, Darwin, Australia. Las áreas de manglares y no manglares se discriminaron utilizando clasificación de imágenes basada en objetos. Las áreas de manglares se clasificaron luego en especies utilizando un algoritmo de máquina de soporte vectorial con parámetros de mejor ajuste. La precisión general de clasificación para los datos de WorldView-2 dentro del rango visible fue del 89%. Las estadísticas Kappa proporcionaron una fuerte correlación entre la clasificación y los datos de validación. En contraste con esta precisión, la matriz de error para la clasificación automatizada de fotografías aéreas indicó resultados menos prometedores. En resumen, se puede concluir que la cartografía de especies de manglares utilizando un algoritmo de máquina de soporte vectorial es más exitosa con datos de WorldView-2 que con fotografías aéreas.