A medida que la población mundial aumenta, hay una demanda cada vez mayor de alimentos, en términos de volumen, calidad y producción sostenible. Las Estructuras de Cultivo Protegido (PCS) proporcionan entornos agrícolas controlados que apoyan el uso óptimo de insumos para el crecimiento de las plantas, ciclos de producción más rápidos, múltiples temporadas de cultivo al año y un aumento en el rendimiento, al tiempo que ofrecen un mayor control sobre plagas, enfermedades y condiciones climáticas adversas. A nivel mundial, ha habido un aumento rápido en la adopción de PCS. Sin embargo, sigue existiendo una preocupante brecha de conocimiento en la disponibilidad de información espacial precisa y actualizada que defina la extensión (ubicación y área) de las PCS. Estos datos son fundamentales para proporcionar métricas que informen la toma de decisiones sobre ventas anticipadas, mano de obra, requisitos de procesamiento e infraestructura, trazabilidad, bioseguridad y preparación y respuesta ante desastres naturales. Este proyecto aborda esta necesidad, desarrollando un mapa nacional de PCS para Australia utilizando imágenes de teledetección y análisis de aprendizaje profundo, datos auxiliares, validación en campo y participación de la industria. El mapa resultante presenta la ubicación y extensión de todos los invernaderos comerciales, casas de polietileno, túneles de polietileno, casas de sombra y redes permanentes con un área de >0.2 ha. Los resultados del proyecto revelaron que las técnicas de aprendizaje profundo pueden mapear con precisión las PCS, con modelos que logran puntuaciones F > 0.9 y aceleran el mapeo donde hay imágenes adecuadas disponibles. Las herramientas basadas en la ubicación, apoyadas por aplicaciones de mapeo web, fueron críticas para la validación de las ubicaciones de las PCS y para construir conciencia y participación en la industria. El mapa nacional final de PCS está disponible públicamente a través de un panel en línea que resume el área de las estructuras de PCS en una variedad de escalas, incluyendo estado/territorio, área de gobierno local y estructura individual. Los resultados de este proyecto han establecido un estándar global sobre cómo se puede lograr este nivel de mapeo a través de un enfoque colaborativo y multifacético.