El cambio climático global es uno de los principales desafíos que enfrenta el mundo, y la optimización espacial de los patrones de uso del suelo se ha considerado crítica para lograr la mitigación del carbono. En este estudio, se integran el modelo de programación lineal y el modelo de cadena de Markov en diferentes escenarios para optimizar la estructura del uso del suelo para un desarrollo bajo en carbono. El patrón de uso del suelo se simula a través de la red neuronal convolucional ajustada y el modelo de autómatas celulares, tomando la ciudad de Guangzhou como área de estudio. Los resultados revelan que la tierra de construcción con alta eficiencia económica aumentará su área, y los tipos restantes experimentarán cambios leves en 2035 en el escenario de desarrollo natural y el escenario de prioridad económica. La tierra ecológica, como los bosques, las praderas y el agua, es parcialmente ocupada por la tierra de construcción en las áreas de frontera urbano-rural. Las emisiones totales de carbono disminuyen en un 2.32% y un 1.57% en estos dos escenarios. En el escenario orientado a la reducción de carbono, se restringe la expansión de la tierra de construcción, y la tierra forestal y la pradera experimentan una gran expansión. La emisión total de carbono disminuye en un 18.95%, una cifra mucho mayor que en el escenario de desarrollo natural y el escenario de prioridad económica. Nuestro artículo incorpora las necesidades y restricciones en la planificación espacial del suelo en la optimización espacial del patrón de uso del suelo, lo que proporciona referencias valiosas para el desarrollo de ciudades bajas en carbono en el futuro.