A análise de imagens de Sensoriamento Remoto baseada em objetos geográficos, também conhecida como GEOBIA, constitui uma das áreas mais promissoras de pesquisas em Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens. Nesta perspectiva, o presente trabalho tem como proposta explorar algumas abordagens práticas sobre o processo de classificação de imagens baseada em objetos integrada com SIG, com o intuito de gerar um mapeamento de cobertura da terra do município de Duque de Caxias/RJ, utilizando uma cena do sensor OLI do satélite Landsat8. Na imagem utilizada, foi feita a correção atmosférica utilizando o módulo ATCOR2 e, posteriormente a fusão das bandas RGB com a banda pancromática. A segmentação foi feita com segmentador Multiresolution Segmentatione a classificação utilizando a chave: vegetação densa; vegetação rasteira; urbano; solo exposto; e água. Após a validação do mapeamento gerado pela modelagem do conhecimento, foram obtidos resultados para o índice Kappa (90,83%), exatidão global (93%) e precisão de classe, onde o menor resultado foi de solo exposto, com 83,33%. Entende-se que a imagem OLI/Landsat8 é um bom produto para classificação de imagens a nível municipal. Além disso, entende-se que a integração SIG/Sensoriamento Remoto é uma alternativa para dificuldades encontradas na modelagem do conhecimento.