La caracterización y evaluación del estado reciente de la biodiversidad en las sabanas del sur de África es un requisito fundamental para una gestión del suelo adecuada y sostenible, así como para fines de conservación. Este documento presenta un concepto integrado para la cartografía de tipos de vegetación en un ecosistema de sabana seca basado en datos de encuestas botánicas in situ a escala local, junto con series temporales de satélites de alta resolución (Landsat) y resolución gruesa (MODIS). En este contexto, se introduce un procedimiento de generación de base de datos de entrenamiento semi-automatizado utilizando técnicas de segmentación de imágenes orientadas a objetos. Se utilizó un clasificador Random Forest basado en árboles para mapear asociaciones de tipos de vegetación en el Kalahari del noreste de Namibia, basado en métricas de series temporales relacionadas con la intensidad y la fenología interanual. La utilización de métricas temporales interanuales a largo plazo proporcionó las mejores precisiones de clasificación (Kappa = 0.93) en comparación con las clasificaciones basadas en conjuntos de características estacionales. Se realizó una relación entre las precisiones de clasificación anuales y las sumas de precipitación bianuales utilizando datos de la Misión de Medición de Lluvias Tropicales (TRMM). Se observaron tasas de error aumentadas en años con altas tasas de precipitación en comparación con las temporadas de lluvias secas.