Bac Giang is a mountainous province with suitable conditions for the cultivation and development of timber such as acacia, eucalyptus for the needs of market. However, the planted forest area itself also changes according to the growth-logging cycle of each tree species. Therefore, it is necessary to determine the newly harvested forest area for estimating the number of seedlings that must be prepared for replanting in this area in order to optimize the process of planting and exploiting production forests. This study applied several image processing algorithms to increase the accuracy of land covers classification. Bare soil after timber harvesting has been separated from other types of land cover by object-based image classification approach with Support Vector Machines (SVMs) algorithm due to its efficiency and flexibility. The obtained map shows that the area of bare soil after harvesting is 246.6 ha in 2022 corresponding to the number of seedlings needed of 70144 for the new planting season. The validation is done by comparison with classification results using independent samples selected through visual interpretation from high resolution Google Earth image captured during similar period. The confusion matrix shows an adequate confidence with the overall accuracy of 81.38% and a Kappa coefficient of 0.87. Such results can help local authorities propose appropriate solutions and policies for the development of forest resources and socio-economic development in a more harmonious manner in this mountainous area.Bắc Giang là tỉnh miền núi có điều kiện tự nhiên thích hợp cho việc trồng và phát triển các loại cậy lấy gỗ để phục vụ nhu cầu của thị trường. Vì vậy, việc xác định diện tích rừng trồng vừa được khai thác và ước tính số lượng cây giống phải chuẩn bị để trồng lại vào diện tích này nhằm tối ưu hóa quá trình trồng – khai thác rừng sản xuất. Nghiên cứu này áp dụng một số thuật toán xử lí ảnh để nâng cao độ chính xác khi phân loại các lớp phủ mặt đất. Đất trống sau khai thác rừng đã được tách ra khỏi các loại lớp phủ mặt đất khác bằng tiếp cận phân loại ảnh dựa trên đối tượng với thuật toán Máy vectơ hỗ trợ (SVMs) do sự hiệu quả và tính linh hoạt của thuật toán này. Bản đồ thu được cho thấy đất trống sau khai thác gỗ có diện tích là 246.6 ha vào năm 2022 tương ứng với 70144 cây giống cần thiết cho vụ trồng rừng mới. Việc kiểm chứng độ chính xác được thực hiện bằng cách so sánh kết quả phân loại với các mẫu kiểm chứng chọn lựa thông qua giải đoán mắt thường từ ảnh Google Earth có độ phân giải cao thu chụp cùng giai đoạn. Ma trận sai số cho thấy độ tin cậy phù hợp với độ chính xác tổng thể đạt 81.38% và hệ số Kappa là 0.87. Kết quả thu được từ nghiên cứu này hỗ trợ chính quyền địa phương tìm ra các giải pháp, chính sách phù hợp trong việc phát triển tài nguyên rừng và phát triển kinh tế - xã hội một cách hài hòa hơn ở khu vực miền núi này.