[en] Aim of study: To predict the productivity potential of a managed conifer forest by estimating the site index from Light Detection and Ranging (LiDAR) data. Study area: Intensive Carbon Monitoring Site Atopixco, Hidalgo, Mexico. Material and methods: A total of 329 observations from five remeasurements in permanent forest inventory sampling units were used to generate site index curves and metrics derived from a 2013 LiDAR scan. LiDAR elevation metrics were statistically related to field-observed dominant height (DH). Three models were fitted to predict DH as a function of LiDAR metrics, while nine height growth models were developed using the algebraic difference approach, at a base age of 40 years, using the ordinary least squares method and mixed effects models (MEM). Main results: The 99th height percentile was the LiDAR metric that showed the greatest correlation with the observed DH. Its integration into a linear model was best suited to estimate DH with Adjusted Determination Coefficient (R2adj) of 0.97 and Root Mean Square Error (RMSE) of 0.31 m. The Hossfeld IV anamorphic model adjusted as MEM and autocorrelation corrected model showed the best performance for predicting DH growth with R2adj of 0.87 and RMSE of 2.11 m. The integration of both models into a Geographic Information System (GIS) allowed the spatially explicit&nbsp;construction of an accurate mosaic of the DH and site index to classify stand productivity in the study area. Research highlights: Of the total area managed for timber purposes, 87% is classified as a heigh (≥31 m) and average (26 m) site index, while areas dedicated to conservation contain 13% of the area classified with low site index (≤21 m).

[es] Objetivo del estudio: Estimar la productividad potencial de un bosque de coníferas bajo manejo mediante la estimación del índice de sitio a partir de datos de Light Detection and Ranging (LiDAR). Área de estudio: Sitio de Monitoreo Intensivo de Carbono Atopixco, Hidalgo, México. Material y métodos: Se emplearon datos de 329 observaciones de cinco remediciones en unidades de muestreo de inventario forestal permanente para generar curvas de índice de sitio y métricas derivadas de un escaneo LiDAR de 2013. Las métricas de elevación LiDAR se relacionaron estadísticamente con la altura dominante (DH) observada en campo. Se ajustaron tres modelos para predecir la DH en función de las métricas LiDAR, se desarrollaron nueve modelos de crecimiento en altura con el enfoque de diferencia algebraica (ADA), a una edad base de 40 años y se ajustaron con el método de mínimos cuadrados ordinarios y modelos de efectos mixtos (MEM). Resultados principales: El percentil 99 de altura fue la métrica LiDAR que mostró la mayor correlación con la DH observada. Su integración en un modelo lineal fue la más adecuada para estimar DH con un coeficiente de determinación ajustado R2adj de 0.97 y Error Cuadrático Medio (RMSE) de 0.31 m. El modelo Hossfeld IV anamórfico ajustado bajo MEM y corregido por autocorrelación, mostró el mejor rendimiento para predecir el crecimiento de DH con R2adj de 0.87 y RMSE de 2.11 m. La integración de ambos modelos en un Sistema de Información Geográfica (SIG) permitió la construcción espacialmente explícita de un mosaico preciso de DH y el índice de sitio para clasificar la productividad del rodal en el área de estudio. Aspectos destacados de la investigación: Del área total manejada con fines madereros, el 87% se clasifica como un índice de sitio alto (≥31 m) y medio (26 m), mientras que las áreas dedicadas a la conservación contienen el 13% del área clasificada con índice de sitio bajo (≤21 m).