| Sumario: | El objetivo de este estudio fue determinar variables ambientales en ecosistemas de clima templado que sirvan como indicadoras para evaluar los servicios ambientales, en particular el contenido de carbono a través de modelado geoespacial. Para ello, se caracterizó un ecosistema forestal por medio de índices estructurales (Shannon-Wiener (H’) y Pretzsch (A)) y su relación con el contenido de carbono (CC) obteniendo resultados de los modelos de regresión exponencial con R2=0.62 y R2=0.59 (entre CC, y H’ y A, respectivamente). Se generó también un modelo para estimar el CC usando datos LiDAR de baja densidad, donde se encontró una R2=0.91 para el modelo lineal y 61.32% de precisión para el modelo Random forest. Por último, se generaron modelos para estimar el CC, volumen (V), área basal (G), densidad, altura dominante (Hdom) y altura media (Hmedia), usando datos LiDAR de baja densidad, donde los modelos lineales con mayor precisión fueron para Hdom (R2=0.99) y la Hmedia con un R2=0.93; la menor precisión fue para V con un R2=0.36. En cambio, los modelos para predecir CC, G y Densidad tuvieron un R2 de 0.74 a 0.77. En los modelos random forest se observan R2 aceptable, que van de 0.79 para determinar CC y V, hasta 0.91 para Hmedia.
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