本研究は、熱帯乾燥林の地上バイオマス（AGB）の推定方法を向上させることを目的としています。パリ協定に基づき、各国は温室効果ガスの排出および吸収に関する報告を行う必要があり、森林はカーボン排出削減に重要な役割を果たします。研究では、さまざまなレーザースキャンデータを用いて、AGB推定のための変数を選定し、機械学習アプローチを活用して回帰調整を行いました。結果、ツリー高に関連する6つの重要な変数がAGB推定に影響を与えていることが示され、コスタリカ・グアナカステ州の10か所の常設プロットにおいて、AGB値は26.02 Mg/haから175.43 Mg/haの範囲で推定されました。全てのレーザースキャンシステムで17.89の誤差が確認され、SLSF Wが最も低い17.07の誤差を示しました。この研究は、熱帯乾燥林におけるカーボンプールの精度ある推定の必要性を強調しています。