La información sobre las especies es un componente clave de cualquier inventario forestal. Sin embargo, al realizar un inventario forestal a partir de datos de escaneo aéreo Lidar, la clasificación de especies puede ser muy difícil. Investigamos los cambios en la precisión de clasificación al identificar cinco especies de árboles individuales (pino de Douglas, cedro rojo del oeste, arce de hoja grande, aliso rojo y álamo negro) en el noroeste del Pacífico de los Estados Unidos utilizando dos conjuntos de datos: datos de Lidar de puntos discretos por sí solos y datos de puntos discretos en combinación con datos de Lidar de forma de onda. La información de forma de onda incluía variables que resumen la representación del dominio de frecuencia de todas las formas de onda que cruzan árboles individuales. Los datos de puntos discretos por sí solos proporcionaron una precisión general del 79.2 por ciento (kappa = 0.74) para las 5 especies y hasta un 97.8 por ciento (kappa = 0.96) al comparar pares individuales de estas 5 especies. La incorporación de información de forma de onda mejoró la precisión general al 85.4 por ciento (kappa = 0.817) para cinco especies, y en varias comparaciones de dos especies. Las mejoras fueron más notables al comparar las dos especies de coníferas y al comparar dos de las tres especies de madera dura.