Ảnh vệ tinh Sentinel - 2 là nguồn cung cấp miễn phí có độ phân giải về không gian và thời gian cao, dữ liệu này có khả năng đem lại hiệu quả trong việc phân loại các lớp phủ sử dụng đất phục vụ công tác giám sát, quản lý đất đai. Trên nền tảng dữ liệu điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE), nghiên cứu này sử dụng thuật toán Support Vector Machine (SVM) áp dụng cho máy học để phân loại hiện trạng các lớp phủ bề mặt sử dụng đất tại khu vực quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội. Kết quả của nghiên cứu đưa ra 4 loại lớp phủ sử dụng đất cơ bản, trong đó diện tích lớp phủ mặt nước là nhỏ nhất với 422,31 ha, diện tích lớn nhất là lớp phủ thực vật đạt 1876,97 ha. Độ chính xác phân loại đạt kết quả tốt với hệ số Kappa đạt 0,82.The Sentinel - 2 satellite imagery is a free source with a high spatial and temporal resolution, this data has to be effective in classifying land use - land cover for monitoring, and land management. Based on the Google Earth Engine (GEE), this study uses the Support Vector Machine (SVM) algorithm applied to machine learning to classify the land use - land cover status in Bac Tu Liem district, Hanoi. The results of the study show that there are 4 basic types of land use - land cover, in which the water - bodies area is the smallest with 422.31 hectares and the largest area is the cover of Vegetation with 1876.97 hectares. The classification accuracy achieved good results with the Kappa coefficient reaching 0.82.