As imagens de satélite são produtos gerados por sensoriamento remoto e estão associadas aos fenômenos e eventos que ocorrem na superfície a partir do registro e da análise das interações entre a radiação eletromagnética e os alvos. O objetivo do trabalho é comparar métodos de classificação supervisionada e não-supervisionada de imagens de satélite para o mapeamento de uso e ocupação de solo. A área de estudo compreende o município de Londrina, localizado no Norte do Paraná. Para a realização do trabalho foram utilizados imagens do satélite Landsat 8, sensor OLI-TIRS, cenas do mês de junho/2019. Foram realizados os testes de classificação, utilizando três classificadores: Distância Mínima, Distância Máxima Verossimilhança e Classificação Não-Supervisionada. Na etapa de classificação foram identificadas as seguintes classes: água, solo exposto, vegetação, urbano e pastagem. A classificação pelo método Máxima Verossimilhança obteve maior exatidão. As técnicas de classificação supervisionada são ferramentas essenciais no processo de mapeamento da cobertura do solo de grandes áreas, visto que dispondo-se de recursos limitados, imagens de baixo custo e de sistemas livres para processamento e integração das informações, é possível obter parâmetros com altos níveis de precisão, sendo fundamentais para subsidiar o planejamento territorial e ambiental.