Un alto porcentaje de la superficie forestal de la zona Mediterránea está cubierta por masas arbustivas densas y bajas. La 
elevada dificultad que supone su gestión, junto con el desconocimiento del comportamiento de estas masas, hace 
necesario el desarrollo de herramientas eficaces para su mejor gestión y análisis. El sistema LiDAR (Light Detection and 
Ranging) ha sido ampliamente utilizado en el ámbito forestal para estimar variables que caracterizan la estructura de los 
bosques. Sin embargo, pocas investigaciones se han centrado en la vegetación arbustiva. Para realizar estos estudios es 
necesario, previamente, calcular un modelo digital de elevaciones (MDE). Los objetivos de esta investigación han sido: 
adaptar un algoritmo basado en procesos iterativos de búsqueda de elevaciones mínimas a partir de datos LiDAR para el 
cálculo de un MDE en zonas de montaña mediterránea, y desarrollar modelos para la estimación de parámetros de la 
vegetación arbustiva tanto en parcelas como en subparcelas.

Para el cálculo del MDE, se estudiaron tres parámetros: tamaño de las ventanas de búsqueda, umbrales de alturas y el 
formato de los datos de entrada. La combinación de estos parámetros permitió generar una serie de ensayos, que se 
evaluaron mediante el cálculo del error medio cuadrático (RMSE). Para ello se realizó un levantamiento topográfico con un 
total de 1379 puntos medidos utilizando un GPS-RTK. También se analizaron las variaciones del RMSE al aumentar la 
pendiente, la densidad de datos LiDAR y en zonas con vegetación. Para la estimación de la altura, la biomasa y el 
volumen de la vegetación arbustiva se calcularon diferentes estadísticos a partir de los datos LiDAR y de una imagen 
espectral que se utilizaron como variables independientes en los modelos de regresión. El mejor resultado en el cálculo 
del MDE se obtuvo tras utilizar ventanas de 10, 5 y 2,5 m, umbrales a partir de 1,5 m y el formato imagen como datos de 
partida, siendo el RMSE, 0,19 m. Considerando estos parámetros, se detectó que el RMSE aumentó 0,11 m cuando las 
pendientes varían del 0-10% a 50-60% y descendió 0,06 m al utilizar una densidad igual o superior a los 8 puntos/m2. En 
zonas con vegetación arbustiva el RMSE aumentó 0.05 m. 

En cuanto a la vegetación arbustiva, los modelos de predicción de altura, biomasa y volumen presentaron mayores 
coeficientes de determinación al considerar como unidad de estudio la parcela, siendo los valores de R2 de 0,73, 0,77 y 
0,84, respectivamente. Para las subparcelas se comprobó que las mejores estimaciones se produjeron al seleccionar las 
alturas LiDAR incluidas en un área de influencia de radio entre 1,5 m y 2,25 m alrededor del punto medido en campo. Los 
análisis realizados muestran la importancia de obtener un MDE preciso y una densidad de datos LiDAR superior a los 8 
puntos/m2  para estimar con mayor precisión la altura, biomasa y volumen de la vegetación arbustiva en subparcelas. 

Los resultados muestran el potencial de los datos LiDAR para caracterizar la estructura de la vegetación arbustiva 
permitiendo estimar y realizar mapas de la biomasa para un mejor conocimiento y gestión de este tipo de vegetación 
frecuente en las áreas mediterráneas.