Los métodos manuales de clasificación de tierras forestales, que se basan en criterios de puntuación predeterminados e interpretaciones subjetivas, son comúnmente utilizados pero sufren de limitaciones como altos costos laborales, complejidad y falta de escalabilidad. Este estudio propone un enfoque innovador basado en aprendizaje automático para la clasificación de tierras forestales, utilizando un modelo de Máquina de Vectores de Soporte (SVM) para automatizar el proceso de clasificación y mejorar tanto la eficiencia como la precisión. Las principales contribuciones de este trabajo son las siguientes: se desarrolló un modelo de aprendizaje automático utilizando datos integrados de la Tercera Encuesta Nacional de Tierras de China, incluyendo conjuntos de datos de silvicultura, pastizales y humedales. A diferencia de enfoques anteriores, el modelo SVM se optimiza con Búsqueda en Rejilla (GS), Algoritmo Genético (GA) y Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) para determinar automáticamente los parámetros de clasificación, superando las limitaciones de los métodos manuales basados en reglas. El rendimiento del modelo SVM se evaluó utilizando matrices de confusión, precisión de clasificación y Coeficiente de Correlación de Matthews (MCC). Una comparación exhaustiva bajo diferentes técnicas de optimización reveló mejoras significativas en la precisión de clasificación y capacidad de generalización en comparación con los sistemas de clasificación manual. Los resultados experimentales demostraron que el modelo GA-SVM logró precisiones de clasificación del 98.83% (conjunto de prueba) y 99.65% (muestra total), con valores de MCC de 0.9796 y 0.990, respectivamente, superando a otros algoritmos de optimización, incluyendo Búsqueda en Rejilla (GS) y Optimización por Enjambre de Partículas (PSO). El modelo GA-SVM se aplicó para clasificar tierras forestales de bienestar público en la ciudad de Kunyu, obteniendo clasificaciones detalladas en varias categorías de tierras forestales. Este resultado proporciona un método más eficiente y preciso para la gestión de tierras forestales a gran escala, con implicaciones significativas para futuras evaluaciones de uso de la tierra. Los hallazgos subrayan las ventajas del modelo GA-SVM en la clasificación de tierras forestales: es eficiente, preciso y fácil de operar. Este estudio no solo presenta una alternativa más confiable a los métodos convencionales basados en reglas y puntuaciones manuales, sino que también establece un precedente para el uso de aprendizaje automático para automatizar y optimizar la clasificación de tierras forestales en aplicaciones futuras.