Nghiên cứu sử dụng 3 thuật toán phân loại học máy - MLC (mạng thần kinh nhân tạo - NNET, rừng ngẫu nhiên - RF và véc tơ hỗ trợ - SVM) để phân loại hiện trạng rừng của huyện Bù Đăng, tỉnh Bình Phước từ ảnh vệ tinh Sentinel-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 RF có độ chính xác cao nhất với độ chính xác toàn cục bằng 90% và hệ số Kappa bằng 0,86, tiếp theo là NNET và SVM. 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), kênh gần hồng ngoại hẹp (8A), kênh sóng ngắn hồng ngoại (kênh 12) và kênh xanh lục (kênh 3) 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 RF 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.