La distribución de la densidad de biomasa aérea de los bosques (AGBD) es un indicador clave del stock de carbono y la salud del ecosistema en los Himalayas Orientales, que representa un hotspot de biodiversidad global que sostiene diversos tipos de bosques a lo largo de un gradiente de elevación, desde selvas tropicales de tierras bajas hasta praderas alpinas, y contribuye a los medios de vida de más de 200 comunidades indígenas distintas. Este estudio tuvo como objetivo identificar los factores clave que influyen en el AGBD forestal en esta región mediante el análisis de los impulsores biológicos y antropogénicos subyacentes a través del aprendizaje automático (bosque aleatorio). Procesamos datos de AGBD de la Investigación de Dinámica de Ecosistemas Globales (GEDI) mediante LiDAR espacial y aplicamos un filtrado para retener 30,257 huellas de alta calidad en diez ecorregiones. Luego analizamos la relación entre el AGBD y 17 variables climáticas, topográficas, de suelo y antropogénicas utilizando modelos de regresión de bosque aleatorio. Los resultados revelaron una variabilidad espacial significativa en el AGBD (149.6 +/- 79.5 Mg ha-1) en toda la región. Por estado, Sikkim registró el AGBD medio más alto (218 Mg ha-1) y Manipur el más bajo (102.8 Mg ha-1). Dentro de las ecorregiones individuales, los bosques de pino subtropical del Himalaya exhibieron el AGBD medio más alto (245.5 Mg ha-1). Los factores topográficos, particularmente la elevación y la latitud, fueron determinantes fuertes de la distribución de biomasa, con el AGBD aumentando hasta elevaciones de 2000 m antes de disminuir. Las áreas protegidas (AP) mostraron consistentemente un AGBD más alto que los bosques no protegidos en todas las ecorregiones, mientras que la proximidad a áreas urbanas y agrícolas resultó en un AGBD más bajo, lo que apunta a impactos antropogénicos negativos. Nuestro modelo completo explicó el 41% de la varianza del AGBD en los Himalayas Orientales, con un mejor rendimiento en ecorregiones individuales como los bosques de pino del noreste de India y Birmania (R2 = 0.59). Aunque limitado por la ausencia de datos de estructura forestal a nivel de rodal explícitos regionalmente (edad, densidad de rodal, composición de especies), nuestros resultados proporcionan evidencia valiosa para el desarrollo de políticas de conservación, incluyendo la expansión de AP, la compensación por deforestación evitada y modificaciones en la agricultura de roza y quema. La investigación futura debería integrar mediciones de campo con teledetección y utilizar LiDAR de alta resolución con modelos alométricos derivados localmente para mejorar la estimación de biomasa y la validación de datos de GEDI.