Nghiên cứu nhằm so sánh kết quả phân loại thảm phủ tại địa bàn huyện Trảng Bom, tỉnh Đồng Nai năm 2022 dựa trên ảnh vệ tinh Sentinel-2 và Landsat 9 bằng phương pháp Object Based Image Analysis (OBIA) và Maximum Likelihood Classification (MLC). Độ chính xác của kết quả phân loại ở mức cao và đáng tin cậy được thể hiện qua độ chính xác tổng thể (overall accuracy) đều trên 80% và hệ số Kappa từ 0,79 đến 0,88. Cụ thể độ chính xác tổng thể phân loại theo OBIA của ảnh Sentinel-2 và Landsat 9 là 91% và 86%, với hệ số Kappa lần lượt là 0,88 và 0,84, còn với phương pháp MLC của ảnh Sentinel-2 và Landsat 9 có độ chính xác tổng thể (overall accuracy) đạt 86% và 83%, hệ số Kappa lần lượt là 0,82 và 0,79. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp OBIA có nhiều ưu điểm và cho độ chính xác phân loại tốt hơn so với phương pháp MLC. Qua đó cũng cho thấy phương pháp OBIA sẽ phát huy hết ưu điểm nếu thực hiện trên ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian cao. Qua kết quả phân loại ảnh cho thấy loại hình thực phủ trong khu vực nghiên cứu tại thời điểm 2022 chủ yếu là đất nông nghiệp (cây hằng năm và cây lâu năm), sau đó đến đất xây dựng, đất trống và cuối cùng là mặt nước., Tóm tắt tiếng anh, This study aimed to compare the results of the land cover classification in Trang Bom district, Dong Nai province in 2022 based on Sentinel-2 and Landsat 9 satellite images using Object Based Image Analysis (OBIA) and Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithms. The accuracy of the classification results was high and reliable, shown by the overall accuracy of over 80% and the Kappa coefficient from 0.79 to 0.88. Specifically, the overall accuracy of OBIA classification of Sentinel-2 and Landsat 9 images is 91% and 86%, with Kappa coefficients of 0.88 and 0.84, respectively, and with the MLC method of Sentinel- 2 images. and Landsat 9 have an overall accuracy of 86% and 83% and a Kappa coefficient of 0.82 and 0.79, respectively. Therefore, these results indicated that the OBIA had advantages and gives better classification accuracy than the MLC. They also revealed that the OBIA method may bring into full play its advantages if it is performed on satellite images with high spatial resolution. The image classification results showed that the land cover types in the study area in 2022 were agricultural land (annual and perennial crops), then the built-up land, bare land and finally surface water.