El escaneo aéreo LiDAR es una técnica prometedora para la cartografía eficiente y precisa de biomasa debido a su capacidad para medir directamente la estructura tridimensional de la vegetación. Se investigó una combinación de detección de árboles individuales (ITD) y un enfoque basado en áreas (ABA) introducido en Vastaranta et al. [1] para mapear la biomasa aérea del bosque (AGB) y el volumen del tronco (VOL). El objetivo principal de este estudio fue probar la usabilidad y precisión de LiDAR en la cartografía de biomasa. Se utilizó el método de vecino más cercano en las imputaciones de ABA y se evaluó la precisión de la estimación de biomasa en Finlandia, donde están disponibles modelos de biomasa a nivel de árbol individual. Los errores cuadráticos medios relativos (RMSE) en la imputación de AGB y VOL a nivel de parcela fueron del 24.9% y 26.4% cuando se utilizaron mediciones de campo para entrenar el ABA. Cuando se utilizaron mediciones de ITD en el entrenamiento, las precisiones respectivas variaron entre el 28.5%-34.9% y el 29.2%-34.0%. En general, los resultados muestran que se pueden lograr estimaciones precisas de AGB a nivel de parcela con el ABA. La reducción del sesgo en las estimaciones de ABA en AGB y VOL fue alentadora cuando se utilizó ITD visualmente corregido (ITDvisual) en el entrenamiento. Concluimos que no es factible utilizar ITDvisual en un inventario de biomasa forestal de pared a pared, pero podría proporcionar una aplicación rentable para adquirir datos de entrenamiento para ABA en la cartografía de biomasa forestal.