Investigation of classification of support vector machine on the estimation of the deciduous broad-leaved forests area in the north of Iran | Investigación de la clasificación de máquinas de vectores de soporte en la estimación del área de bosques caducifolios latifoliados en el norte de Irán

Английский. During the last decades, Caspian forests have been attacked by human interference. Easy access, abundance and diversity of valuable forest products have led to the increase in population density, the creation of new residential areas and the activity of deforestation. Revealing the changes is one of the basic methods in the management and evaluation of natural resources. The purpose of this study is to estimate the forest area using support vector machine classification model in Landsat 8 satellite images in Shafarood forests of Gilan province. The results of the image classification in the support vector machine method showed that the area of the forest in 2010 was equal to 12104.64 hectares, which has reached 9478.69 hectares in 2020, that is, its area has decreased by 2625.95 hectares due to changes in its use and its conversion to residential use and poor rangeland. With its growth in the years 2010 to 2020, residential use has changed from 1385.1 to 2542.35, that is, the area has increased by 1157.25 hectares. The changes in pasture use have also changed from 2707.74 to 4478.17 hectares, i.e. 1770.43. The reason for the increase in this could be that many parts of forest use have turned into poor rangeland. According to the Kappa coefficient and the overall accuracy obtained by the support vector machine classification in 2010 and 2020, for 2010, 95.76 and 91.75% and 99.72 and 99.62% were obtained in 2020. The results showed that the support vector machine method had a higher accuracy in the separation of uses.

Испанский язык; кастильский. Durante las últimas décadas, los bosques del Caspio han sido atacados por la interferencia humana. El fácil acceso, la abundancia y diversidad de valiosos productos forestales han provocado el aumento de la densidad poblacional, la creación de nuevas zonas residenciales y la actividad de deforestación. Revelar los cambios es uno de los métodos básicos en la gestión y evaluación de los recursos naturales. El propósito de este estudio es estimar el área forestal utilizando un modelo de clasificación de máquinas de vectores de soporte en imágenes de satélite Landsat 8 en los bosques de Shafarood de la provincia de Gilan. Los resultados de la clasificación de imágenes en el método de la máquina de vectores de soporte mostraron que el área del bosque en 2010 era igual a 12104,64 hectáreas, la cual ha llegado a 9478,69 hectáreas en 2020, es decir, su superficie ha disminuido en 2625,95 hectáreas debido a cambios en su uso y su conversión a uso residencial y pastizales pobres. Con su crecimiento en los años 2010 a 2020, el uso residencial ha pasado de 1385,1 a 2542,35, es decir, la superficie ha aumentado en 1157,25 hectáreas. Los cambios en el uso de los pastos también han supuesto un aumento de 2.707,74 a 4.478,17 hectáreas, es decir, 1.770,43. La razón del aumento de este uso puede afirmarse que muchas partes del uso forestal se han convertido en pastizales pobres. De acuerdo con el coeficiente Kappa y la precisión global obtenida por la clasificación de la máquina de vectores de soporte en 2010 y 2020, para 2010 se obtuvo 95,76 y 91,75% y 99,72 y 99,62% en 2020. Los resultados mostraron que el método de la máquina de vectores de soporte tuvo una mayor exactitud en la separación de usos.