[CA] La següent dissertació té com a objectiu realitzar una classificació dels compostos químics que es troben en la superfície del planeta Mart. Les dades utilitzades en este treball han estat preses pels ròvers i sondes enviades a Mart principalment per la «National Aeronautics and Space Administration» (NASA) dels Estats Units d’Amèrica. Per accedir a estes dades s'ha fet ús del «Planetary Data System» de la NASA, d'on s'ha baixat debades tota classe d'informació: imatges, imatges hiperespectrals, models digitals del terreny, informació geodèsica sobre Mart, metodologies i altres recursos. Pel que fa al processament de les dades s'ha utilitzat programari lliure i no lliure, especialitzat en els SIG i en la teledetecció, així com mòduls elaborats específicament per treballar amb les dades del «Planetary Data System». Per classificar els compostos químics de la superfície de Mart s'ha utilitzat l'algoritme de Mapeig d'Angle Espectral, que destaca per la seua senzillesa. També s’han utilitzat índexs espectrals per detectar diferents grups de minerals. L'avaluació de la classificació s'ha dut a terme mitjançant l'observació crítica de l'usuari comparant els resultats amb altres documents científics. Per últim, els resultats de la classificació són millorables, de tota manera, el resultat en conjunt es considera acceptable. La geomàtica no només és un component clau ací en la Terra, sinó que pot ser fonamental en l'exploració espacial. Grans esdeveniments en l'exploració estan al caure i esta disciplina no deu esperar més a aportar la seua utilitat., [ES] La siguiente disertación tiene como objetivo realizar una clasificación de los compuestos químicos que se encuentran en la superficie del planeta Marte. Los datos utilizados en este trabajo ha sido tomados por los róvers y sondas enviadas a Marte principalmente por la “National Aeronautics and Space Administration” (NASA) de los Estados Unidos de América. Para acceder a estos datos se ha utilizado el “Planetary Data System” de la NASA, de donde se ha descargado gratuitamente todo tipo de información: imágenes, imágenes hiperespectrales, modelos digitales del terreno, información geodésica de Marte, metodologías y otros recursos. En cuanto al procesamiento de los datos se han utilizado programas libres y no libres, especializados en los SIG y en la teledetección, así como módulos elaborados específicamente para trabajar con los datos del “Planetary Data System”. Para clasificar los compuestos químicos de la superficie de Marte se ha utilizado el algoritmo de Mapeo de Ángulo Espectral, que destaca por su sencillez. También se han utilizado índices espectrales para detectar diferentes grupos de minerales. La evaluación de la clasificación se ha llevado a cabo mediante la observación crítica del usuario comparando los resultados con otros documentos científicos. Por último, los resultados de la clasificación son mejorables, de todos modos, el resultado en conjunto se considera aceptable. La geomática no solo es un componente clave aquí en la Tierra, sino que puede ser fundamental en la exploración espacial. Grandes acontecimientos en la exploración están al caer y esta disciplina no debe esperar más para aportar su utilidad., [EN] The following dissertation has the objective of classifying the chemical compounds found on the surface of the planet Mars. The data used on this work has been taken from the rovers and space probes sent to Mars mainly by the National Aeronautics and Space Administration (NASA) from the United States of America. To access to this data we used the Planetary Data System from the NASA, where we took freely all kind of information: images, hyperspectral images, digital terrain models, geodetic information about Mars, methodologies and other resources. In regards to the data processing we used free software (also known as ¿libre¿ software) and non free software, specialized on GIS and on remote sensing, as well as modules specifically made to work with the Planetary Data System data. In order to classify the chemical compounds of the surface of Mars, the Spectral Angle Mapper algorithm has been used, which stands out for its simplicity. Also we used spectral indexes to detect different groups of minerals. The evaluation of the classification has been made with the critical observation of the user comparing the results with other scientific documents. Finally, the results of the classification can be improved, nevertheless, the result as a whole is acceptable. Geomatics is not just a key component here on Earth but also in space exploration. Major events are about to happen and this discipline shall not wait to make a contribution with its utilities.