Drenar los turberas para la extracción de turba las convierte en fuentes significativas de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Cuantificar las emisiones de GEI a escala regional sigue siendo un desafío porque las mediciones directas en el campo son espacialmente limitadas, mientras que la contabilidad de GEI para la planificación del uso del suelo requiere información espacialmente explícita. Basándose en los avances en la teledetección (RS) como una herramienta de contabilidad de emisiones escalable y de bajo costo para grandes áreas, este estudio presenta un flujo de trabajo de prueba de concepto que integra la clasificación de la cobertura del suelo basada en satélites con un enfoque de factor de emisión (EF) para apoyar la escalabilidad espacial de las estimaciones de GEI de las turberas. Utilizando imágenes de Sentinel-2 y un clasificador Random Forest supervisado, se mapearon las clases de cobertura del suelo relacionadas con las turberas para sitios seleccionados en Letonia. Los resultados de la clasificación muestran una mayor precisión para clases espectralmente distintas como los pantanos elevados y las áreas de extracción activa de turba, mientras que las clases más heterogéneas exhibieron un rendimiento inferior. El estudio proporciona una visión general de cómo utilizar el enfoque de RS para generar mapas de cobertura del suelo precisos, que pueden ser utilizados para escalar la estimación de GEI en Letonia cuando los datos de campo son limitados. El estudio no incluye calibración contra mediciones de flujo a nivel de sitio, propagación de incertidumbre o análisis de variabilidad temporal; por lo tanto, los resultados de emisión son ilustrativos y consistentes con la práctica actual de inventario basada en EF en lugar de flujos específicos validados a nivel de sitio.