Nghiên cứu sử dụng 3 thuật toán phân loại học máy (mạng thần nhân tạo, rừng ngẫu nhiên và véc tơ hỗ trợ) để phân loại trạng thái rừng của huyện Bù Đăng, tỉnh Bình Phước từ ảnh vệ tinh Setinel-2. Mười loại hiện trạng sử dụng đất và lớp phủ trong đó có 6 lớp hiện trạng rừng đã được phân loại trong khu vực nghiên cứu. Phương pháp rừng ngẫu nhiên có độ chính xác cao nhất với độ chính xác toàn cục bằng 90% và hệ số Kappa bằng 0.86, tiếp theo là thuật toán mạng thần kinh nhân tạo và véc tơ hỗ trợ. Trong số các kênh ảnh của vệ tinh Sentinel 2, kênh sóng ngắn hồng ngoại (kênh 11), tiếp theo là kênh rìa đò (kênh 5 và 6) đóng góp nhiều nhất vào độ chính xác của kết quả phân loại. Kết quả của nghiên cứu này đã chứng minh rằng thuật toán rừng ngẫu nhiên rất phù hợp cho việc lập bản đồ thảm thực vật từ ảnh vệ tinh Sentinel, và có thể được áp dụng được cho phân loại bản đồ hiện trạng rừng ở quy mô không gian rộng.