O trabalho consiste na criação de algoritmos de classificação supervisionada, usando a plataforma de programação e nuvem Google Earth Engine - GEE. O GEE, é uma plataforma que permite o processamento ágil de imagens de satélite e outro dados georreferenciados, e isso deve a sua estrutura servidor-cliente na qual o processamento massivo é feito em ambiente computacional de terceiros. Para demonstra tal algoritmo, a Bacia Hidrográfica do Rio do Coco foi usada como área estudo, localizada no estado do Tocantins, fazendo parte da grande Bacia Hidrográfica do Tocantins-Araguaia. Para explorar o melhores resultados, foi usado como base para classificação supervisionada o acervo de imagens do satélite Sentinel-2, por conta da sua resolução e espacial de 10 metros e seu uso gratuito, selecionando das bandas necessárias para composição colorida e criação dos índices espectais NDVI e NDWI. Com a finalidade processar os dados amostrais sobre a área de estudo, o modelo de Aprendizagem de Máquina Random Forest - RF foi selecionado, pois, os seus fundamentos de aleatoriedade e decisão majoritária que permitem que cada píxel a ser generalizado passe pelo processo varias arvores decisão para denominação da sua respectiva classe, sendo assim a acuraria do classificador de 99,33%, demonstra que as confusões e erros comissão ou omissão são baixos.