In recent years the wide availability of high-resolution satellite images has made the remote monitoring of water resources all over the world possible. While the detection of open water from satellite images is relatively easy, a significant percentage of the water extent of wetlands is covered by vegetation. Convolutional Neural Networks have shown great success in the task of detecting wetlands in satellite images. However, these models require large amounts of manually annotated satellite images, which are slow and expensive to produce. In this paper we use self-supervised training methods to train a Convolutional Neural Network to detect water from satellite images without the use of annotated data. We use a combination of deep clustering and negative sampling based on the paper ”Unsupervised Single-Scene Semantic Segmentation for Earth Observation”, and we expand the paper by changing the clustering loss, the model architecture and implementing an ensemble model. Our final ensemble of self-supervised models outperforms a single supervised model, showing the power of self-supervision. / Under de senaste åren har den breda tillgången på högupplösta satellitbilder möjliggjort fjärrövervakning av vattenresurser över hela världen. Även om det är relativt enkelt att upptäcka öppet vatten från satellitbilder, täcks en betydande andel av våtmarkernas vattenutbredning av vegetation. Lyckligtvis kan radarsignaler tränga igenom vegetation, vilket gör det möjligt för oss att upptäcka vatten gömt under vegetation från satellitradarbilder. Under de senaste åren har Convolutional Neural Networks visat stor framgång i denna uppgift. Tyvärr kräver dessa modeller stora mängder manuellt annoterade satellitbilder, vilket är långsamt och dyrt att producera. Självövervakad inlärning är ett område inom maskininlärning som syftar till att träna modeller utan användning av annoterade data. I den här artikeln använder vi självövervakad träningsmetoder för att träna en Convolutional Neural Network-baserad modell för att detektera vatten från satellitbilder utan användning av annoterade data. Vi använder en kombination av djup klustring och kontrastivt lärande baserat på artikeln ”Unsupervised Single-Scene Semantic Segmentation for Earth Observation”. Dessutom utökar vi uppsatsen genom att modifiera klustringsförlusten och modellarkitekturen som används. Efter att ha observerat hög varians i våra modellers prestanda implementerade vi också en ensemblevariant av vår modell för att få mer konsekventa resultat. Vår slutliga ensemble av självövervakade modeller överträffar en enda övervakad modell, vilket visar kraften i självövervakning.