本研究は、熱帯乾燥林における地上バイオマス（AGB）の推定手法を改善することを目的とし、航空レーザー測定（ALSD）、無人レーザー測定（ULSD）、宇宙レーザー測定（SLSF）を用いた比較分析を行っています。特に、森林の保存が気候変動対策において重要であることから、高品質な森林データの必要性が強調されています。研究では、機械学習技術を用いて過剰適合や不足適合を考慮した変数選択や回帰調整を行いました。カリフォルニア州コスタリカの10の固定熱帯乾燥林プロットから得られたAGBの推定値は、26.02から175.43 Mg/haの範囲であり、SVM回帰では全システムで17.89の誤差を示し、特にSLSFでの誤差が最も低いことが確認されました。