Os mapeamentos temáticos constituem uma fonte relevante de informação para as mais variadas áreas do conhecimento, uma vez que auxiliam no planejamento e na tomada de decisões eficazes. A produção cartográfica foi consideravelmente revolucionada pelos avanços no Processamento Digital de Imagens (PDI) de Sensores Remotos, pois auxiliam tanto na elaboração quanto na atualização dos mapas de forma mais ágil e com custos reduzidos. Nessa perspectiva, o objetivo deste trabalho é avaliar a adoção de pixels individuais como “objetos” para a classificação da cobertura da terra na Região Metropolitana do Rio de Janeiro através da integração entre GEOBIA e Mineração de Dados Geográficos, e tendo como insumos os índices espectrais (NDVI e NDWI) e imagens transformadas (PCA, IHS e TasseledCap) provenientes dos dados OLI / Landsat-8. Estes, por sua vez, apresentam moderada resolução espacial, que é afetada pela questão da Mistura Espectral. Como resultado, o mapa temático de cobertura do solo alcançou alta precisão devido ao Índice Kappa de 0,871 e a percepção de que os atributos que mais auxiliaram na classificação foram aqueles provenientes da Transformação TasseledCap.Palavras-chave: Sensoriamento Remoto, Pixels Individuais, Objetos, Mineração de Dados Geográficos.