En este estudio se utilizan tres metodos supervisados para la identificacion de la especie vegetal Retamo espinoso (Ulex europaeus), el primer metodo son las Redes Neuronales Artificiales, las cuales permiten modificar los parametros de acuerdo con el entorno de trabajo y no en dependencia a la distribucion estadistica de los datos, el segundo metodo son las maquinas de soporte vectorial que minimizan la probabilidad de clasificar erroneamente un punto de datos de una distribucion de probabilidad fija pero desconocida y por ultimo los arboles de decision, que permiten de manera jerarquica la clasificacion de las coberturas en base a el conocimiento de las propiedades espectrales de cada clase y de las relaciones entre estas. Usando imagenes satelitales Landsat 8 y Sentinel 2 correspondientes a los anos 2014, 2017 y 2018, se evaluan las clasificaciones de la especie y se realiza la deteccion de cambios para los anos mencionados, esto con la finalidad de determinar el crecimiento que ha tenido y hacer una prediccion del crecimiento futuro con el objetivo de servir como base para establecer planes o estrategias para controlar esta especie vegetal.