Clasificar imágenes de teledetección para obtener información confiable y precisa sobre el uso y la cobertura del suelo (LULC) sigue siendo un desafío que depende de muchos factores, como la complejidad del paisaje, los datos de teledetección seleccionados, los métodos de procesamiento de imágenes y clasificación, etc. El objetivo de este artículo es extraer información confiable de LULC de las imágenes de Landsat de la región de Lower Hunter en Nueva Gales del Sur, Australia. Se aplicó primero el clasificador clásico de máxima verosimilitud (MLC) para clasificar Landsat-MSS de 1985 y Landsat-TM de 1995 y 2005. Los principales LULC identificados fueron Bosque, Pastizal/matorral, Viñedo, Urbanizado y Cuerpo de agua. Al aplicar la corrección post-clasificación (PCC) utilizando datos auxiliares y reglas lógicas basadas en el conocimiento, la precisión general de la clasificación mejoró de aproximadamente 72% a 91% para el mapa de 1985, de 76% a 90% para el mapa de 1995 y de 79% a 87% para el mapa de 2005. Las estadísticas Kappa generales mejoradas debido a la PCC fueron 0.88 para el mapa de 1985, 0.86 para 1995 y 0.83 para 2005. Los mapas de PCC, evaluados mediante la prueba de McNemar, mostraron tener una precisión mucho mayor en comparación con sus mapas MLC correspondientes. La mejora general en la precisión de clasificación de los mapas de LULC es significativa en términos de su posible uso para la modelización del cambio de uso del suelo en la región.