Статтю присвячено розв’язанню важливої прикладної задачі пошуку сміттєзвалищ на основі методів машинного навчання з використанням супутникових даних високого просторового розрізнення. Проблема накопичення і зберігання відходів на легальних та несанкціонованих сміттєзвалищах актуальна і на сьогоднішній день. В Україні щороку утворюються мільйони тонн побутових відходів. Найбільші площі під полігони зайняті в Донецькій, Дніпропетровській, Одеській, Запорізькій областях. Так, в Донецькій області площі під сміттєзвалища займають 330 гектарів. Для моніторингу сміттєзвалищ використовуються різні технології, що базуються на супутникових даних і методах штучного інтелекту. Нині існують сервіси, за допомогою яких відстежується розташування сміттєзвалищ, але не надається інформація про територію сміттєзвалища та зміни її площі в часі. У процесі виконання досліджень розв’язано важливу задачу відокремлення полігонів від кар’єрів та штучних об’єктів шляхом поєднання попіксельної та об’єктної класифікації. Основна мета роботи полягала в розробці інтелектуальної інформаційної технології на основі нейромережевого підходу і побудові на її основі геопросторового продукту розміщення звалищ для Донецької області, а саме карти класифікації звалищ відходів. Запропонований алгоритм машинного навчання на основі історичних та сучасних супутникових даних дозволяє відстежувати площу полігону відходів та її зміни в часі. Розроблена інформаційна технологія апробована на території чотирьох територіальних громад у Донецькій області, а саме: Ольгинської, Мирноградської, Курахівської та Покровської. У результаті проведених досліджень також розроблено інформаційну панель, яка надає оперативні дані і дозволяє оцінювати динаміку змін сміттєзвалищ у регіоні в часі і просторі. Розроблена технологія має практичне значення для розробки програм керування та поводження з відходами в місцевих громадах.