Locating potential tree-planting sites and analyzing tree canopy cover is important in the planning and management of urban forests. This paper reports the quantification of potential planting sites as well as tree canopy cover in the urban area of Mexico City, estimated by means of SPOT (Satellite Pour l’Observation de la Terre) 6 satellite images and a supervised pixel-based classification approach. Results showed an estimated area of 3100.7 ha of potentially useful sites, including places with bare soil and grass-covered areas such as median strips, roundabouts and parks. An average tree canopy cover of 10.6% and an average impervious surface of 79.2% for the 15 boroughs were also analyzed. The area of potential planting sites would represent a 5% gain for the current tree canopy cover if it were to be planted. With an overall accuracy of 92.4%, the use of both images from the SPOT 6 sensor and the classification approach proved to be appropriate for obtaining thematic covers in the urban environment of Mexico City.

Infiltration is the process by which surface water enters soil, is part of the regulatory ecosystem services, and is of the greatest importance for environmental and agricultural management. Its spatial and temporal variability is particular for each soil type and intended usage. The objective was to determine which of the land types and land uses provide the most ecosystem services based on their water infiltration and its spatial prediction. This study evaluated the Sahuayo River basin in the state of Michoacán, Mexico, on agricultural and agricultural land uses (Luvisols, Vertisols, and Leptosols). Sixty soil samples were collected at stratified random points, and their organic matter content, texture, and bulk density were assessed via laboratory methods. An analysis of variance with multiple means comparisons was performed on the infiltration variable results. The SCORPAN model was used to predict the infiltration spatial distribution using three machine learning algorithms (with default and hyperparameter tuning) and 11 variables. These variables correspond to topographic attributes, climate, soil properties, and remote sensing data. The model’s predictive power was evaluated using its mean square root error (RMSE) and mean absolute error (MAE) values. The nonagricultural Leptosols had the highest infiltration capacity (fp = 2210.6 mm · h⁻¹), whereas the agricultural Vertisols had the lowest infiltration capacity (fp = 275.8 mm · h⁻¹). Both combinations significantly differed from each other. The highest precision model was recorded with the artificial neural network algorithm, which reported the lowest MAE and RMSE values for both variable selection methods in their default configurations and with hyperparameter adjustment.

El linaloe (Bursera linanoe) es un árbol endémico de México, esencial en la producción artesanal, y con gran relevancia económica y cultural. Este estudio tuvo como objetivo analizar el aprovechamiento de linaloe en la producción artesanal de Olinalá, Guerrero, centrándose en los actores locales que dependen de este recurso. Se aplicó una metodología en dos fases: la primera, mediante una encuesta a 56 participantes, recabándose información sobre el vínculo entre artesanía y linaloe, el conocimiento legal y regulación sobre su explotación, y la distribución espacial de esta especie. En la segunda se estimó el volumen anual de consumo de madera y la superficie utilizada a través de entrevistas a los carpinteros de la comunidad y la georreferenciación de árboles de linaloe en una zona bajo condiciones de conservación. Los resultados mostraron redes conceptuales equilibradas que reflejan interacciones clave del linaloe con la familia, la naturaleza y la artesanía. El volumen de consumo anual de madera en troza en la comunidad se estimó en 203.31 m3, lo que corresponde a 4.5 hectáreas al año. Esta investigación aporta información relevante para mejorar la sostenibilidad del aprovechamiento del linaloe en este contexto artesanal.

La producción de café en comunidades indígenas de México se lleva a cabo mediante sistemas agroforestales (SAF) que funcionan como reservorios de biodiversidad y refugios bioculturales. Ante la necesidad de actualizar la información técnica sobre la cafeticultura de subsistencia en regiones indígenas, el objetivo de este estudio fue identificar y tipificar los SAF de café en las comunidades de Pascala del Oro y Arroyo Cumiapa, en San Luis Acatlán, Guerrero, con base en aspectos socioecológicos. La metodología integró un enfoque social mediante 75 cuestionarios y un análisis estructural de la vegetación de 35 parcelas a través de transectos, en los que se determinó la diversidad con los índices de Shannon-Wiener y Simpson. Los resultados clasifican a estos sistemas como rústicos de montaña con una diversidad de media a alta. La comunidad de Pascala del Oro, habitada por la etnia Me’phaa, destacó por una gestión autónoma con 96 % de autogestión de plántulas, uso de variedades resistentes y cumplimiento total en obras de conservación de suelo. En contraste, Arroyo Cumiapa, de origen Tu’un Savi, presentó vulnerabilidad estructural debido al envejecimiento de los cafetales, dependencia de apoyos externos y rezago técnico. Aunque el Índice de Shannon-Wiener fue ligeramente superior en Arroyo Cumiapa (2.27), el Índice de Simpson reveló una alta dominancia de especies nativas de Quercus spp. y Pinus spp. en ambas zonas. Los SAF garantizan la seguridad alimentaria y la conservación biológica, pero su sostenibilidad a largo plazo requiere políticas públicas que fomenten la renovación generacional y la gestión fitosanitaria integral.