[en] Forests and their structure play a vital role in the global carbon cycle. Given their importance, accurately estimating forest biomass dynamics becomes a priority for scientific research and environmental management policies. This study proposes the Bayesian spatial statistical method (INLA-SPDE) for its estimation and conducts a comparative evaluation against the RandomForest method for estimating above-ground forest biomass (AGB) by integrating LiDAR and Landsat 8 data. Although INLA-SPDE had not previously been used for this purpose, it showed superior performance after a repetitive cross-validation process, averaging its results with an R2 of 0.80 and an RMSE of 32.35 Mg ha−1 compared to RandomForest's R2 of 0.68 and 31.64 RMSE. Despite having few biomass samples, INLA-SPDE achieved very low uncertainties for radii of 3 km. Spectral bands 7 (SWIR-2), 5 (NIR), and 3 (green) were identified as the most important variables for AGB prediction. The INLA-SPDE approach not only provides accurate predictions but also generates confidence intervals, allowing for a detailed quantification of uncertainty in the estimates. This ability to explicitly model spatial dependence and linear and nonlinear relationships through a hierarchical Bayesian model makes the uncertainty estimates more robust and reliable. This facilitates informed decision-making in natural resource management and ecological studies, representing a significant advancement in estimating above-ground forest biomass. It provides not only high accuracy but also a deep understanding of the associated uncertainty, which is crucial for the sustainable management of forest resources.

[es] Los bosques y su estructura desempeñan un papel vital en el ciclo global del carbono. Dada su importancia, estimar con precisión la dinámica de la biomasa forestal se convierte en una prioridad para la investigación científica y las políticas de gestión ambiental. Este estudio propone el método estadístico espacial Bayesiano (INLA-SPDE) para su estimación y realiza una evaluación comparativa frente al método RandomForest para la estimación de biomasa aérea forestal (AGB) integrando datos LiDAR y Landsat 8. A pesar de que INLA-SPDE no se había utilizado previamente para este propósito, mostró un rendimiento superior después de un proceso de validación cruzada repetitiva y promediando sus resultados con un R2 de 0.80 y un RMSE de 32.35 Mg ha−1 frente a 0.68 de R2 y 31.64 RMSE de RandomForest. A pesar de contar con pocas muestras de Biomasa, se logró generar unas incertidumbres con INLA-SPDE muy bajas para radios de 3 km. Las bandas espectrales 7 (SWIR-2), 5 (NIR) y 3 (verde) fueron identificadas como las variables más importantes para la predicción de AGB. El enfoque INLA-SPDE no solo proporciona predicciones precisas, sino que también genera intervalos de confianza, permitiendo una cuantificación detallada de la incertidumbre en las estimaciones. Esta capacidad para modelar explícitamente la dependencia espacial y las relaciones lineales y no lineales mediante un modelo jerárquico Bayesiano hace que las estimaciones de incertidumbre sean más robustas y confiables. Esto facilita la toma de decisiones informadas en la gestión de recursos naturales y estudios ecológicos representando un avance significativo en la estimación de biomasa aérea forestal, proporcionando no solo alta precisión sino también una comprensión profunda de la incertidumbre asociada, lo que es crucial para la gestión sostenible de los recursos forestales