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El cambio de uso del suelo (CUS) constituye uno de los principales factores que afectan la captura y almacenamiento de carbono, generando un desequilibrio entre las emisiones y los procesos de secuestro de CO₂. En el Sitio Ramsar Marismas Nacionales (SRMN), una de las zonas de humedales más extensas y productivas del Pacífico mexicano, esta dinámica adquiere relevancia ante la expansión agrícola, ganadera y acuícola, particularmente por la instalación de granjas camaroneras. El presente estudio evalúa el costo de oportunidad del servicio ecosistémico de captura de carbono (CO₂) asociado al CUS en el SRMN durante el periodo 1986–2022. Se emplearon imágenes satelitales Landsat para los años 1986, 2004 y 2022, procesadas mediante clasificación híbrida supervisada, así como el modelo InVEST para estimar la captura y valoración económica del CO₂. Los resultados muestran una tendencia de pérdida de coberturas naturales, destacando una reducción de 16,323 ha de bosques tropicales y 10,598 ha de manglar, mientras que los usos antrópicos se incrementaron, especialmente las granjas camaroneras (+17,102 ha) y la agricultura (+12,878 ha). La pérdida total de captura de carbono se estimó en 3.1 millones de Mg, equivalente a una disminución anual de 87,925 Mg de CO₂. El valor económico asociado a esta pérdida supera los 79 millones de dólares, y al aplicar tasas sociales de descuento del 3% y 10%, alcanza valores de 142.9 y 532.3 millones de USD respectivamente. En contraste, el valor económico de la producción de camarón durante el mismo periodo fue de 734 millones de USD, lo que implica que aproximadamente el 71% de las ganancias generadas por la actividad acuícola podrían verse contrarrestadas por la pérdida del servicio ecosistémico de captura de carbono. Los resultados evidencian el conflicto entre el desarrollo productivo y la conservación ambiental, subrayando la necesidad de políticas que integren el valor económico de los servicios ecosistémicos y promuevan la sostenibilidad mediante instrumentos como los pagos por servicios ambientales y una reducción en la tasa social de descuento aplicada a proyectos de conservación.

Land use conficts (LUCs) is the irrational utilization of the land system (LS) caused by stakeholders in conflict pursuing their own interests and competing for land resources. The purpose of this study is to undersant how LUCs causal land use/cover change. San Miguel el Grande, Oaxaca, Mexico is considered as a study case from 1993 to 2023. The method was considered: land use/cover mapping and break point analysis with the CCDC algorithm (Continuous Change Detection and Classification). The results indicate around 91\% de classification accuracy and breakpoints in harmonic regression can detect land use/cover changes related with the LUCs. The findings provide information about the impact of social drivers on forest lands and are useful for formulating policy considering the local context in rural municipalities with high value maderable resources.

Accurate estimation of aboveground biomass (AGB) is crucial to understanding the carbon cycle in conservation areas. This study developed a predictive model for Above Ground Biomass Density (AGBD) in La Joya - La Barreta Ecological Park, Querétaro, by integrating LiDAR data from the GEDI mission with passive sensor information (Sentinel-1 and Sentinel-2) and topographic variables. This park is a vital space for recreation, environmental education, and carbon credit generation. We used GEDI AGBD data from April 2024, with values ranging from 2.5 to 368.2 Mg/ha. For modelling, we processed satellite imagery and a digital terrain model, generating a comprehensive set of 178 spectral indices and topographic variables. Through Recursive Feature Elimination (RFE), five optimal covariates were selected: the LS Factor, Analytical Hillshading, and Channel Network Base Level (topographic variables), along with Sentinel-2's TWI and EMBI spectral indices. The Quantile Regression Forest (QRF) model predicted AGBD with an RMSE of 1.8 Mg/ha and an R2 of 0.59, indicating a robust predictive capability for local applications. AGBD predictions ranged from 5.2 to 113.4 Mg/ha, with a mean of 32.9 Mg/ha. A total biomass of 8171.9 Mg was estimated for the park, containing 3652.8 Mg of organic carbon. These results provide a cost-effective basis for monitoring and verifying the park's conservation projects, highlighting the importance of topography and spectral indices in biomass distribution.