Land cover classifications have applications in many fields of study such as land-cover change, and environmental impact assessments. Sub-pixel classification algorithms such as the (SVM) Support Vector Machine and (MLC) Maximum Likelihood Classifier can estimate class memberships for each pixel or object. In this study, SVM and MLC classification methods used to map the land cover in Babil Governorate-Iraq at the object-level using ENVI 5 software. Four land cover classes were extracted from Sentinel 2 imagery with 10 m spatial resolution as classification input. Map and each class percentage were calculated using ArcGIS 10 software as follow: for Support Vector Machine (SVM) method vegetation, water, urban and barren soil represents (28.38, 3.34, 47.7 and 20.58) % respectively, of total study area. Accuracy was assessed using overall accuracy, which is equal to 88% and the Kappa Coefficient, which is equal to 0.84 that indicate a very good classification result. For Maximum Likelihood Classifier (MLC) method vegetation, water, urban and barren soil represents (37.6, 1.7, 30.5, and 30.2) % respectively, of the total study area. 91% is the overall accuracy and 0.89 is the Kappa Coefficient. The results show that the both classifiers are a very effective method to map the land cover classes, but the accuracy of MLC is better. Keyword: Remote sensing; GIS; Classification; Land-cover; Land-Mapping. RESUMEN/ Las clasificaciones de la cobertura del suelo tienen aplicaciones en muchos campos de estudio, como el cambio de la cobertura del suelo y las evaluaciones de impacto ambiental. Los algoritmos de clasificación de subpíxeles como la máquina de vectores de soporte (SVM) y el clasificador de máxima verosimilitud (MLC) pueden estimar la membresía de la clase para cada píxel u objeto. En este estudio, los métodos de clasificación SVM y MLC utilizados para mapear la cubierta terrestre en la Gobernación de Babil-Iraq a nivel de objeto utilizando el software ENVI 5. Se extrajeron cuatro clases de cobertura terrestre de las imágenes de Sentinel 2 con una resolución espacial de 10 m como entrada de clasificación. El mapa y el porcentaje de cada clase se calcularon utilizando el software ArcGIS 10 de la siguiente manera: para el método de la máquina de vectores de soporte (SVM), la vegetación, el agua, el suelo urbano y árido representan (28.38, 3.34, 47.7 y 20.58)%, respectivamente, del área total de estudio. La precisión se evaluó utilizando la precisión general, que es igual al 88% y el coeficiente Kappa, que es igual a 0,84 que indican un resultado de clasificación muy bueno. Para el método del clasificador de máxima verosimilitud (MLC), la vegetación, el agua, el suelo urbano y el árido representan (37.6, 1.7, 30.5 y 30.2)%, respectivamente, del área total de estudio. 91% es la precisión general y 0,89 es el coeficiente Kappa. Los resultados muestran que ambos clasificadores son un método muy efectivo para mapear las clases de cobertura del suelo, pero la precisión de MLC es mejor. Palabra clave: Teledetección; SIG; Cla...