Understanding the extent and potential habitat of river cane ( Arundinaria gigantea ) is essential to a sustainable economy for the Eastern Band of Cherokee Indians. The goal of this project is to map existing and potential river cane habitat using a GIS database containing river cane biophysical landscape information within western North Carolina. Three remote sensing data sets were chosen for mapping existing river cane sites based on regional coverage, spectral resolution and spatial resolution. None of these data sets were successful at discriminating river cane from other evergreen vegetation. However, this study provided context for appropriate spatial and spectral resolutions for use in the future. Two datasets were used to map potential river cane habitat based on available data in 2006 and in 2008. Using hydrology, elevation and soil digital layers within a GIS, the LIDAR-based hydrology and elevation data produced the more accurate potential habitat estimates for river cane . Abstract: El entender la extension y el habitat potencial de la cana de rio ( Arundinaria gigantea ) es esencial para una economia sostenible en la Banda Oriental de los indigenas cherokee. El objetivo de este proyecto es cartografiar el habitat actual y potencial de la cana de rio utilizando una base de datos en SIG que contiene informacion biofisica de los paisajes de cana de rio en el oeste de Carolina del Norte. Tres conjuntos de datos de percepcion remota basados en cubierta regional, resolucion espectral y resolucion espacial fueron seleccionados para cartografiar lugares donde hay presente cana de rio. Ninguno de estos conjuntos de datos fueron exitosos en identificar la cana de rio entre la otra vegetacion presente en la zona. Sin embargo, este estudio proporciono contexto para el uso en el futuro de la resolucion espacial y espectral adecuada. Dos conjuntos de datos se utilizaron para cartografiar el habitat potencial de la cana de rio, basados en datos disponibles de 2006 y 2008. Usando la hidrologia, la elevacion del suelo y capas digitales dentro de un SIG, la hidrologia basada en LIDAR y datos de elevacion produjeron las estimaciones mas exactas posibles del habitat para la cana de rio .