RESUMEN: Este trabajo se enmarca en un proyecto que tiene como objetivo la generación de un mapa de vegetación de Cantabria con técnicas de teledetección. Para ello se utilizará una cartografía de algunas zonas de Cantabria realizada por la Consejería de Agricultura, Ganadería, Pesca y Aguas del Gobierno de Cantabria así como de imágenes de satélite RapidEye de diferentes fechas de 2012 con una resolución 5x5 metros. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una metodología de clasificación multicategoría mediante la combinación de modelos de clasificación binarios probabilísticos. Para ello, se hace uso de diferentes técnicas de aprendizaje automático como son MaxEnt y los árboles de decisión. ; SUMMARY This work is part of a project that aims to generate a vegetation map of Cantabria using remote sensing techniques. For this purpose, we will use a cartography of some parts of Cantabria produced by the Consejería de Agricultura, Ganadería, Pesca y Aguas del Gobierno de Cantabria and RapidEye satellite images of different dates from 2012 with a resolution of 5x5 meters. The aim of this work is the development of a multi-category classification methodology by combining probabilistic models of binary classification. For this purpose, we make use of different machine learning techniques such as MaxEnt and decision trees. ; Máster en Matemáticas y Computación