The objective of this study was to develop and evaluate a digital classification methodology for producing thematic cartography for the National Reserve in Valdivia using multispectral Landsat TM images. A supervised classification method with a maximum likelihood decision rule was selected for processing the satellite data. The proposed methodology permitted a separation of five different types of land uses, which corresponded to old native forest, secondary growth forest, plantation, shrub and grassland. Overall, the classification accuracy was about 64%, and the accuracy for the different forest types was about 77%. The results obtained can be considered acceptable, and are promising for the preliminary mapping of areas covered with native forests.El objetivo del estudio fue desarrollar y evaluar una metodología de clasificación digital para la generación de cartografía temática en la Reserva Nacional Valdivia empleando imágenes multiespectrales Landsat TM. El procesamiento de la información satelital fue realizado mediante un método de clasificación supervisado aplicando un algoritmo de máxima probabilidad. La metodología propuesta pudo identificar cinco clases de cobertura correspondientes a: bosque adulto, renoval, plantación, matorral y pradera. La exactitud de la clasificación global fue de un 64%, mientras que la exactitud de la clasificación de tipos de cobertura forestal fue de un 77%. Los resultados obtenidos pueden ser considerados aceptables y mostraron ser promisorios para el mapeo preliminar de áreas cubiertas con bosque nativo.