[en] Forest systems are considered of high importance as carbon sinks, given the capacity to accumulate CO2 in their biomass of about 0 ,5 kg of carbon per kg of biomass (IPCC, 2022). Hence, forest management is relevant to enhance the capacity to mitigate climate change. Therefore, estimating biomass is considered by REDD+ (2023) to be of high importance for the study of tools to enable forest management, the enhancement of natural areas and carbon stocks in the fight against climate emergency and biodiversity conservation. There are different methodologies studied to estimate aboveground biomass (AGB), but due to their complexity, duration or high economic cost, it is difficult to apply them. This is why, in this work, remote sensing was used together with machine learning systems for forest monitoring research, developing AGB estimation models that use from a single spectral band to vegetation indices from Landsat satellite images and high-definition multispectral images to estimate AGB values. These models were evaluated using the methodology of root mean square error (RMSE) and the field variables used were the surveys carried out in the National Forest Inventory (INF4), in addition to the AGB calculated in the field of the Can Poc Olí estate, where a renaturation project of the Manresa City Council is being carried out. As a result, the best model Landsat 8 was the one using the DOS1 correction, with an RMSE = 25.9 Tn/ha. In addition, the most important variables in this model were the vegetation indices NDVI_P and GNDVI_P, contrary to what was shown in the model obtained with the multispectral image, since the most important variables in this case were the Red and Nir bands. Also, an improvement was evidenced using multispectral images, since RMSE = 5.78 Tn/ha

[es] Los sistemas forestales son considerados de alta importancia como sumideros de carbón, dada a la capacidad de acumular el CO2 en su biomasa de alrededor de 0,5 kg de carbono por kg de biomasa (IPCC, 2022). De ahí que la gestión de los bosques sea relevante para potenciar la capacidad de mitigar el cambio climático. Por tanto, estimar la biomasa es considerado por el REDD+ (2023) como de alta importancia para el estudio herramientas que posibiliten la gestión forestal, el aumento de espacios naturales y depósitos de carbón en la lucha contra la emergencia climática y la conservación de la biodiversidad. Existes diferentes metodologías estudiadas para estimar la biomasa aérea (AGB), pero que por su complejidad, duración o alto coste económico, dificulta su aplicación. Es por esto que, en este trabajo se usó la teledetección, juntos con sistemas de aprendizaje automático para la investigación del monitoreo forestal, desarrollando modelos de estimación de la AGB que usan desde una sola banda espectral, hasta índices de vegetación de imágenes satelitales Landsat y multiespectral de alta definición, para estimar valores de AGB. Estos modelos se evaluaron mediante la metodología del error de raíz cuadrática media (RMSE) y como variables de campo fue utilizados los levantamientos realizados en el Inventario Nacional forestal (INF4), además de la AGB calculada en campo de la finca Can Poc Olí, donde se lleva a cabo un proyecto de renaturalización del ayuntamiento de Manresa. Como resultado, el mejor modelo Landsat 8 fue el que utilizó la corrección DOS1, con un RMSE = 25,9 Tn/ha. Además, las variables más determinantes en este modelo fueron los índices de vegetación NDVI_P y GNDVI_P, contrario a lo mostrado en el modelo obtenido con la imagen multiespectral, puesto que las variables más importantes en este caso fueron las bandas Red y Nir. Asimismo, se evidenció una mejora utilizando imágenes multiespectral, puesto que se logró RMSE = 5,78 Tn/ha