Presentamos el algoritmo de corte de nubes de puntos (PCS) para el posprocesamiento de datos de nubes de puntos (PCD) obtenidos mediante escaneo láser terrestre (TLS). Luego, probamos esta herramienta para la aplicación de inventario forestal en bosques urbanos heterogéneos. La metodología se basó en una estructura de datos de vóxeles derivada de PCD de TLS. Recuperamos parámetros biológicos de los árboles, incluyendo el diámetro a la altura del pecho (DBH), la altura del árbol, el área basal y el volumen. Nuestros resultados mostraron que las métricas basadas en TLS explicaron el 91.17% (RMSE = 9.1739 cm, p < 0.001) de la variación en DBH a nivel de árbol individual. Aunque el escáner generó un PCD de alta densidad, solo se logró una precisión del 57.27% (RMSE = 0.7543 m, p < 0.001) para predecir las alturas de los árboles en estos stands muy heterogéneos. Además, desarrollamos un método de estimación de volumen basado en vóxeles para TLS. Nuestros resultados mostraron que el PCD generado a partir de escaneos de ubicación única de TLS solo captura el 18% del volumen total de los árboles debido a un efecto de oclusión; sin embargo, existen relaciones significativas entre los datos de TLS y los parámetros medidos en campo para DBH y altura, lo que promete la utilidad de un enfoque de escaneo lateral. Usando nuestro método, se produjo un inventario basado en LiDAR terrestre, también aplicable a escaneo láser móvil o basado en vehículos (MLS o VLS), para la futura calibración de datos de escaneo láser aéreo (ALS) y evaluaciones de la cubierta forestal urbana.