Gần đây, việc giám sát phát thải khí nhà kính đang nhận được sự quan tâm của các nhà khoa học, các nhà hoạch định chính sách và các cơ quan. Nhằm tính toán mức độ phát thải khí nhà kính, một bản đồ phủ bề mặt chính xác khu vực cần đánh giá là rất cần thiết. Nghiên cứu này sử dụng thuật toán Random Forest, ảnh vệ tinh Landsat 8, Sentinel 1,2, dữ liệu mô hình số địa hình xây dựng mô hình phân loại ảnh viễn thám thành lập bản đồ phủ bề mặt theo khuyến cáo của AFOLU phục vụ kiểm kê khí nhà kính. Kết quả thử nghiệm phân loại ảnh viễn thám trên khu vực Tây Bắc và Tây Nam Bộ cho kết quả độ chính xác tổng thể đạt lần lượt 83% và 80.5%, phù hợp cho xây dựng bản đồ phủ bề mặt phục vụ kiểm kê khí nhà kính.Monitoring greenhouse gas emissions has recently received attention from scientists, policy-makers and agencies. In order to estimate greenhouse gas emissions, an accurate land cover map of the area to be evaluated is essential. This study uses the Random Forest algorithm to classify Landsat 8, Sentinel 1,2 satellite images to build land cover maps according to AFOLU classification schema recommendations, serving greenhouse gas inventories. The remote sensing image classification results in the Northwest and Southwest regions showed an overall accuracy of 80.5%, suitable for building surface coverage maps for greenhouse gas inventory.