O monitoramento da biomassa acima do solo (AGB) é fundamental para aprimorar estimativas de carbono, orientar políticas de mitigação climática e fortalecer estratégias de conservação dos recursos naturais. No Brasil, a elevada heterogeneidade vegetal e a variação climática entre biomas impõem desafios significativos à modelagem da biomassa florestal. No Capítulo1 é apresentada a revisão geral sobre o assunto. No Capítulo 2, foi realizada a avaliação da acurácia do mapeamento de florestas naturais no bioma Cerrado entre 2007 e 2022, utilizando 5.243 amostras de validação obtidas via Collect Earth Online (CEO/FAO) e parcelas do Inventário Florestal Nacional (IFN). Os resultados evidenciaram que a classe Florestas Naturais apresenta acurácia moderada a alta, entre 66–70% (CEO/FAO) e 81–84% (IFN). Entretanto, observou-se elevada inconsistência na classe Outras Terras Arborizadas, com erros entre 33–42% (CEO/FAO) e 14–53% (IFN), refletindo dificuldades em representar formações abertas com árvores isoladas. No Capítulo 3 foi desenvolvido um método baseado na altura do dossel para estimar biomassa total acima e abaixo do solo com uma resolução de pixels de 10 m para todo o Cerrado. As estimativas obtidas demonstraram forte alinhamento com valores reportados na literatura para savanas e florestas. As maiores incertezas entre altura e biomassa ocorreram em áreas de arbustos, devido à baixa continuidade estrutural do dossel. Foram gerados mapas de estimativa para biomassa aérea, biomassa subterrânea das raízes, serrapilheira, necromassa e biomassa total, constituindo o primeiro produto espacialmente explícito de 10 m para todo o Cerrado com essa abordagem. No Capítulo 4 foi realizada a modelagem estatística da biomassa acima do solo avaliando três tipos de altura do dossel (1, 10 e 30 m) e gradientes ambientais (precipitação e temperatura), utilizando dados de 6.070 parcelas do IFN distribuídas por cinco biomas brasileiros. Entre os modelos avaliados, a função de Gompertz apresentou melhor desempenho, com altura do dossel de 10 m de pixel, explicando 71% da variação de AGB (r = 0,84), com erro médio de 43,9 Mg ha-1 e valor máximo de 385,70 Mg ha-1. A inclusão de variáveis ambientais nos parâmetros do modelo aprimorou o comportamento assintótico e a curvatura, refletindo respostas não lineares da vegetação aos gradientes climáticos, melhorando assim a modelagem da biomassa, resultando em estimativas escaláveis e ecologicamente consistentes no Brasil.