Để quy hoạch hoạt động nuôi trồng thủy sản, việc lập bản đồ chính xác vùng nuôi từ ảnh viễn thám là mục tiêu quan trọng. Tuy nhiên, quá trình này còn hạn chế như độ chính xác phân loại dao động theo nhiều địa điểm, ảnh viễn thám sử dụng có độ phân giải chưa cao, phương pháp phân loại phức tạp. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp khoanh vùng hướng đối tượng (Object-based Image Analysis - OBIA) và mô hình máy học Random Forest (RF) giúp lập bản đồ phân bố vùng nuôi thủy sản với độ chính xác và độ tin cậy cao từ ảnh PlanetScope (độ phân giải không gian 3 m) tại đầm Sam Chuồn - Hà Trung (thuộc khu hệ đầm phá Tam Giang - Cầu Hai). Tiến hành so sánh khả năng lập bản đồ với hai nguồn dữ liệu đầu vào khác nhau, kết quả cho thấy so với việc chỉ sử dụng tham số hình học (Precision 0,77, hệ số Kappa 0,471) giá trị phổ trung bình (Precision 0,94, hệ số Kappa 0,928) cải thiện rõ rệt độ chính xác trong phân tách vùng nuôi thủy sản. Tổng diện tích vùng nuôi được ước tính khoảng 1.000 ha, trong đó đầm Sam Chuồn có 454 ha và đầm Hà Trung có 546 ha vùng nuôi thủy sản. Nghiên cứu đóng góp công cụ viễn thám mới hỗ trợ quản lý hoạt động thủy sản một cách chính xác và bền vững