El presente estudio tuvo por objetivo identificar el cilindro nudoso en imágenes de tomografía computarizada (TC) de trozas podadas de Pinus radiata, utilizando un algoritmo de clasificación supervisada. El proceso de clasificación fue necesario para identificar y separar el cilindro nudoso de la zona libre de defectos y nudos. Diez trozas podadas de Pinus radiata fueron escaneadas en un escáner médico de rayos X, multi-slice, de marca Philips, donde las imágenes TC resultantes fueron obtenidas cada 5 mm. Un total de 270 imágenes TC fueron clasificadas con el clasificador de máxima verosimilitud, y los mapas temáticos resultantes, fueron filtrados con un filtro median de 7 x 7. Luego, 90 mapas temáticos fueron seleccionados y utilizados para evaluar la precisión del proceso de clasificación. Para ello, la matriz de confusión e índice kappa fueron obtenidas utilizando una muestra de 70 pixeles seleccionados aleatoriamente de cada mapa temático. Un valor de precisión de 98,5 % fue obtenido para la identificación del cilindro nudoso y de 92,5 % para la precisión global de la clasificación. El valor Kappa fue de 0,730, lo cual indica que existe un fuerte grado de conformidad entre los datos de referencia y el procedimiento de clasificación. Estos resultados sugieren que es factible aplicar el procedimiento de clasificación para identificar las características internas de trozas podadas de Pinus radiata