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El cambio de uso del suelo (CUS) es uno de los principales impulsores de la degradación ambiental a nivel global, y Marismas Nacionales ubicada en los estados de Nayarit y Sinaloa no ha estado exenta de este fenómeno. Durante los últimos 35 años, esta región ha experimentado transformaciones profundas, principalmente asociadas a la expansión de actividades productivas. Entre los cambios más notorios destacan el aumento de la superficie destinada a la acuicultura de camarón y la agricultura, así como la pérdida de humedales y la degradación de manglares.

El presente trabajo tuvo como objetivo identificar los patrones de CUS en los años 1986, 2004 y 2022, además de proyectar dos escenarios de simulación hacia 2050: uno tendencial y otro catastrófico. Para ello se utilizaron imágenes satelitales Landsat y el modelo espacial Dinamica EGO para la construcción de escenarios.

Los resultados muestran que entre 1986 y 2022 las coberturas antrópicas se expandieron: las granjas camaroneras aumentaron 17,102 ha y la agricultura 12,878 ha. En contraste, los ecosistemas naturales presentaron pérdidas significativas: bosques tropicales (-16,323 ha), manglares (-10,598 ha) y esteros y marismas (-3,375 ha). El periodo 2004–2022 concentró la mayor expansión camaronera (10,223 ha) y urbana (1,676 ha), además de la pérdida más alta de manglar, que representó más del 78% del total eliminado en este ecosistema durante todo el periodo (-8,309 ha). Las tasas de cambio anuales más altas correspondieron a las granjas camaroneras (15.41% entre 1986–2004), mientras que todas las coberturas naturales presentaron valores negativos. En particular, el manglar registró la mayor pérdida anual entre 2004–2022 (-0.63%).

Al comparar escenarios de futuro, se observa que en condiciones catastróficas la agricultura aumentaría de 399,051 a 409,475 ha y las granjas camaroneras de 32,782 a 48,114 ha. Este crecimiento ocurre a expensas de los ecosistemas naturales, con reducciones en humedales estuarinos intermareales, selvas, bosques y palmares, y de forma más crítica en los manglares, cuya superficie caería de 59,379 a 46,044 ha. Estos hallazgos subrayan que la expansión de actividades humanas, en ausencia de medidas de conservación, compromete la resiliencia socioambiental y los servicios ecosistémicos de Marismas Nacionales.

Los servicios ambientales (SA) son fundamentales para la humanidad, por lo que esquemas como las Áreas Naturales Protegidas (ANP) y el Pago por Servicios Ambientales (PSA) buscan su mantenimiento, no obstante, existe poca información al respecto, lo que dificulta la toma de decisiones, por lo que se analizaron polígonos apoyados con PSA en las Reservas de la Biosfera de Sierra Gorda de Guanajuato (RBSGG) (78,304.627622 ha) y Zicuirán-Infiernillo (RBZI) (265,117.781631 ha) en México, y su correspondencia con SA proveídos por biodiversidad. Se asignaron SA a la vegetación, se estimó el índice diferencial de vegetación normalizado (NDVI) (2003, 2007 y 2022), usando información de Landsat; también se asignaron SA a aves y mamíferos no voladores, y se analizaron capas disponibles de distribución potencial, que se sobrepusieron para calcular el número de especies y la superficie de PSA. Se usaron herramientas QGis, Google Earth Engine (GEE) y R. Se encontró que PSA ha apoyado en la RBSGG a 72 polígonos (media de superficie=2.64%), mientras que en la RBZI se han apoyado 97 polígonos (media de superficie 2.08%). En cuanto al NDVI en la RBSGG presentó una media anual promedio en aumento 2003=0.52481149, 2007=0.5607793, 2022=0.561757; y en el caso de la RBZI también presentó incremento (2003=0.26124573, 2007=0.28897106, y 2022=0.3604724). La distribución potencial de aves y mamíferos coincidió en RBSGG: Alimento=11, control de plagas y enfermedades=46, polinizadores=21, y en RBZI (Alimento=11, 45=control de plagas y enfermedades=, polinizadores=29). Finalmente, se puede deducir que existen tendencias de recuperación de la vegetación y por tanto de SA asociados, así mismo se puede considerar que se mantienen las especies proveedoras de SA, aunque en el caso de la RBSGG, las superficies tienden a disminuir. Adicionalmente, por el tipo y cantidad analizada de información, resultó relevante el uso de GEE que no requiere de equipos de cómputo muy poderosos.

3D city models are digital representations of the topography in cities and landscapes that can be used for a variety of applications. These models can be created based on two data sources: 2D topography and elevation. Unfortunately, these two datasets are not available in many countries, or in the case of Mexico, they are missing some features in polygonal form (e.g. buildings and roads). In this extended abstract, we describe the most promising open datasets that are currently available for the creation of 3D city models in Mexico and discuss the issues in them that make it challenging to use the data for this purpose. In the full paper, we will propose a methodology that can be used to overcome some of the data issues, test the methodology and create 3D city models of some example areas.