Since the first satellite imagery of RapidEye and PlanetScope became available, numerous studies have been conducted. However, only a few authors have focused on evaluating the accuracy of more than two machine learning methods in land cover classification. This paper evaluates the accuracy of four different machine learning methods, namely: support vector machine, artificial neural network, naive Bayes, and random forest. All analysis was conducted on cities in Croatia, Varaždin and Osijek. On Varaždin area on RapidEye satellite imagery support vector machine achieved overall kappa value 0.80, artificial neural network 0.37, naive Bayes 0.84 and random forest 0.76. On Varaždin area on PlanetScope satellite imagery support vector machine achieved overall kappa value 0.77, artificial neural network 0.38, naive Bayes 0.76 and random forest 0.75. On Osijek area on RapidEye satellite imagery support vector machine achieved overall kappa value 0.75, artificial neural network 0.36, naive Bayes 0.85 and random forest 0.76. On Osijek area on PlanetScope satellite imagery support vector machine achieved overall kappa value 0.64, artificial neural network 0.23, naive Bayes 0.72 and random forest 0.63. Performance time of each method is also evaluated. Naive Bayes and random forest have best performance time in every scenario.Otkako su prve satelitske snimke senzora RapidEye i PlanetScope postale dostupne, na njima su provedena brojna istraživanja. Međutim, samo se nekoliko autora usredotočilo na ocjenu točnosti više od dvije metode strojnog učenja pri klasifikaciji pokrova zemljišta. U ovom radu daje se ocjena točnosti četiri različite metode strojnog učenja: metode potpornih vektora, metode umjetnih neuronskih mreža, metode naivni Bayes i metode slučajnog šuma. Sve su analize provedene na gradovima u Hrvatskoj: Varaždinu i Osijeku. Na satelitskom snimku senzora RapidEye, za područje Varaždina, metoda potpornih vektora postigla je ukupnu kappa vrijednost 0,80, metoda umjetnih neuronskih mreža 0,37, metoda naivni Bayes 0,84 i metoda slučajnog šuma 0,76. Na satelitskom snimku senzora PlanetScope, za područje Varaždina, metoda potpornih vektora postigla je ukupnu kappa vrijednost 0,77, metoda umjetnih neuronskih mreža 0,38, metoda naivni Bayes 0,76 i metoda slučajnog šuma 0,75. Na satelitskom snimku senzora RapidEye, za područje Osijeka, metoda potpornih vektora postigla je ukupnu kappa vrijednost 0,75, metoda umjetnih neuronskih mreža 0,36, metoda naivni Bayes 0,85 i metoda slučajnog šuma 0,76. Na satelitskom snimku senzora PlanetScope, za područje Osijeka, metoda potpornih vektora postigla je ukupnu kappa vrijednost 0,64, metoda umjetnih neuronskih mreža 0,23, metoda naivni Bayes 0,72 i metoda slučajnog šuma 0,63. U radu se također mjeri i vrijeme izvedbe svake metode. Metoda naivni Bayes i metoda slučajnog šuma imaju najbolje vrijeme izvedbe u svim slučajevima
