Evaluar el impacto del uso del suelo y la cobertura del suelo (LULC) en la calidad del agua (WQ) es fundamental para la investigación ambiental basada en la tierra. Siguiendo las directrices de los Elementos de Informe Preferidos para Revisiones Sistemáticas y Metaanálisis, este estudio analiza tendencias recientes utilizando mapas de LULC para evaluar la calidad del agua en arroyos dentro de zonas de amortiguamiento, centrándose en artículos publicados entre 2020 y 2024. Identifica prácticas relevantes de teledetección para el mapeo de LULC, métricas del paisaje, parámetros fisicoquímicos de la calidad del agua, técnicas estadísticas para correlacionar LULC y WQ, y convenciones para configurar zonas de amortiguamiento. Los materiales incluyen Scopus, Web of Science y Atlas.ti, que apoyan tanto el análisis de datos cualitativos como las tareas de Inteligencia Artificial Conversacional (CAI) a través de su integración con los grandes modelos de lenguaje de OpenAI. La metodología destaca la creación de una base de datos bibliográfica, la codificación, la CAI y la validación de indicaciones. Mapas oficiales e interpretaciones visuales o digitales de imágenes ópticas proporcionaron insumos para LULC. Los clasificadores de generaciones anteriores han moldeado la cartografía de LULC. Los parámetros de calidad del agua más empleados fueron fósforo, nitrógeno total y pH. Las tres métricas de paisaje más referenciadas fueron el Índice de Mayor Parche, Densidad de Parche e Índice de Forma del Paisaje. La literatura se basó principalmente en Análisis de Redundancia, Análisis de Componentes Principales y enfoques de correlación alternativos. Las configuraciones de zonas de amortiguamiento variaron en tamaño. La CAI facilitó una revisión sistemática ágil; sin embargo, se encontró con desafíos relacionados con un fenómeno conocido como alucinación, que obstaculiza su rendimiento óptimo.