La presente investigacion desarrollo un metodo de identifica cion de cultivos de arroz en algunas areas de los departamentos de Cundinamarca y Tolima (Colombia), mediante imagenes de satelite Landsat 7 ETM+ y ASTER. El metodo integra diversos procesos, a saber: pre-procesamiento de imagenes; elaboracion de mascaras basadas en valores de NDVI y de textura promedio, a traves de procedimientos de logica difusa; procesamiento digital mediante analisis de componentes principales; extraccion de endmembers mediante visualizador n-dimensional; clasificacion de coberturas por SAM, y evaluacion de resultados. El metodo permitio identificar los cultivos de arroz con una exactitud global superior al 70% y valores kappa entre 0,45 y 0,74. Esto permite considerarlo como una buena estrategia de generacion de informacion sobre areas cultivadas cuando se busca apoyar la toma de decisiones en la agricultura. A method for identifying rice crops through Landsat 7 ETM+ and ASTER satellite images was developed in some areas of the departments of Cundinamarca and Tolima (Colombia). The method integrates image preprocessing, crea tion of NDVI and average texture data based masks by means of fuzzy logic; digital processing through principal compo nent analysis; endmember extraction through n-dimensional display; SAM classification of coverage areas, and evaluation of results. The method allowed the identification of rice crops with a global accuracy of more than 70% and appropriate kappa values (i.e., ranging from 0.45 to 0.74). Based on the results, the method can be said to constitute a good approach to the generation of cropping area information intended to support decision making in agriculture.