Actualmente, existe una creciente conciencia de la gran cantidad de servicios que los ecosistemas forestales (EF) proporcionan, estos sirven como reservas de carbono y oxígeno, son además fuentes de madera y sistemas que purifican el agua, sin embargo las constantes amenazas antropogénicas ponen en peligro los EF, existen dos factores de estrés que ponen en riesgo los EF, los factores de estrés directos son el resultado de la utilización del bosque o uso de la tierra, mientras que los indirectos son causados por el cambio climático, la contaminación atmosférica y la globalización [Angela Lausch-2016]. Debido a la gran importancia de los EF es necesario entender cómo los diferentes factores de estrés los afectan para poder adaptar estrategias que permitan mejorar la salud forestal (SF) y así mitigar futuras amenazas, para esto es necesario desarrollar técnicas de monitoreo que brinden información sobre el estado de la SF [JONAS BOHLIN - 2012], siendo urgente este tipo de técnicas para los EF, donde su regeneración puede tardar siglos, en otras palabras las decisiones que hoy son tomadas sobre las áreas protegidas, las afectara positivamente o negativamente, de aquí la importancia de sistemas de monitoreo a largo plazo estandarizados y eficaces para la toma de decisiones acertadas [Marion Pause-2016]. El monitoreo de los EF es realizado por entidades públicas a nivel local, nacional e internacional; en Colombia el SISTEMA DE INFORMACIÓN AMBIENTAL DE COLOMBIA (SIAC). Existen numerosos programas de monitoreo que cada vez utilizan más indicadores estandarizados de los EF, entre los programas de vigilancia más importantes: FOREST EUROPE de la unión europea y el programa INTERNACIONAL DE COOPERACIÓN PARA LA EVALUACIÓN Y VIGILANCIA DE LOS EFECTOS DE LA CONTAMINACIÓN ATMOSFÉRICA EN LOS BOSQUES (EU/ICP forest por sus sigla en inglés) iniciado en 1990, el US FOREST HEALTH MONITORING. La SF no puede ser monitoreada directamente, es necesario el uso de indicadores para crear mapas de la condición de los EF. El sensado remoto es una gran herramienta que permite obtener información relevante para el monitoreo de SF, por ejemplo los modelos digitales del terreno (DTM por sus siglas en inglés) se han utilizado en el manejo de recursos forestales [Hans-Erik Andersen-2005], modelos que usan índices de diámetro y altura del dosel, cobertura de sotobosque y volumen de árboles son usados para obtener información estructural de los bosques (que convencionalmente implican muestreos de campo que solo logran captar una parte limitada de la información) [Hooman latifi - 2015], métodos que permiten segmentar árboles y además clasificarlos como vivos o muertos, para dar información sobre el follaje de los árboles en alguna zona [W. Yao-2012], modelos que permitan detectar árboles caídos pueden brindar información relevante, ya que en los EF estos árboles juegan un papel importante en el ciclo de nutrientes de los bosques además proveen un hábitat para varias plantas y animales [Przemyslaw Polewski-2015], métodos para obtener la cobertura del dosel forestal, vacíos en el dosel y áreas de las hojas (LAI por sus siglas en inglés) que se son indicadores para el monitoreo de EF [Lauri Korhonen-2011], modelos que permiten estimar la biomasa que es considerada una variable esencial para el monitoreo continuo de EF [Angela Lausch-2016] son utilizados en [Zhuoting Wu-2016]. Sin embargo para obtener este tipo este tipo de índices nos enfrentamos a varios problemas. El uso de herramientas de sensado remoto presenta una buena alternativa para el mapeo y monitoreo continuo de áreas protegidas y parques naturales, siendo importante estas para tomar decisiones en pro de su fortalecimiento [Dengsheng Lu - 2016].