Fil: Rodríguez, Laura Belén. Universidad Nacional de Río Negro, Centro de Estudios Ambientales desde la NorPatagonia. Río Negro. ArgentinaFil: Torres Robles, Silvia Susana. Universidad Nacional de Río Negro, Centro de Estudios Ambientales desde la NorPatagonia. Río Negro. ArgentinaFil: Arturi, Marcelo Fabián. Universidad Nacional de La Plata, Laboratorio de investigación de Sistemas Ecológicos y Ambientales. La Plata. ArgentinaFil: Zeberio, Juan Manuel. Torres Robles, Silvia Susana. Universidad Nacional de Río Negro, Centro de Estudios Ambientales desde la NorPatagonia. Río Negro. ArgentinaFil: Grand, Andrés Carlos Horacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, H. Ascasubi, AER Patagones. Buenos Aires. ArgentinaFil: Gasparri, Néstor Ignacio. Instituto de Ecología Regional (IER), Universidad Nacional de Tucumán-Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Tucumán, Argentina.The quantification of carbon storage in vegetation biomass is a crucial factor in the estimation and mitigation of CO2 emissions. Globally, arid and semi-arid regions are considered an important carbon sink. However, they have received limited attention and, therefore, it should be a priority to develop tools to quantify biomass at the local and regional scales. Individual plant variables, such as stem diameter and crown area, were reported to be good predictors of individual plant weight. Stand-level variables, such as plant cover and mean height, are also easy-to-measure estimators of above-ground biomass (AGB) in dry regions. In this study, we estimated the AGB in semi-arid woody vegetation in Northeast Patagonia, Argentina. We evaluated whether the AGB at the stand level can be estimated based on plant cover and to what extent the estimation accuracy can be improved by the inclusion of other field-measured structure variables. We also evaluated whether remote sensing technologies can be used to reliably estimate and map the regional mean biomass. For this purpose, we analyzed the relationships between field-measured woody vegetation structure variables and AGB as well as LANDSAT TM-derived variables. We obtained a model based ratio estimate of regional mean AGB and its standard error. Total plant cover allowed us to obtain a reliable estimation of local AGB, and no better fit was attained by the inclusion of other structure variables. The stand-level plant cover ranged between 18.7% and 95.2% and AGB between about 2.0 and 70.8 Mg/hm2. AGB based on total plant cover was well estimated from LANDSAT TM bands 2 and 3, which facilitated a model-based ratio estimate of the regional mean AGB (approximately 12.0 Mg/hm2) and its sampling error (about 30.0%). The mean AGB of woody vegetation can greatly contribute to carbon storage in semi-arid lands. Thus, plant cover estimation by remote sensing images could be used to obtain regional estimates and map biomass, as well as to assess and monitor the impact of land-use change on the carbon balance, for arid and semi-arid regionstrueLa cuantificación del almacenamiento de carbono en la biomasa vegetal es un factor crucial en la estimación y mitigación de las emisiones de CO2. A nivel mundial, las regiones áridas y semiáridas se consideran un importante sumidero de carbono. Sin embargo, han recibido una atención limitada y, por lo tanto, debe ser una prioridad desarrollar herramientas para cuantificar la biomasa a escala local y regional. Variables de plantas individuales, como el diámetro del tallo y el área de la copa, fueron reportados como buenos predictores del peso individual de la planta. Las variables a nivel de rodal, como la cobertura vegetal y la altura media, también son estimadores fáciles de medir de la biomasa aérea (AGB) en regiones secas. En este estudio, estimamos la AGB en la vegetación leñosa semiárida en el noreste de la Patagonia Argentina. Evaluamos si el AGB a nivel de rodal se puede estimar con base en la cobertura vegetal y en qué medida se puede mejorar la precisión de la estimación mediante la inclusión de otras variables de estructura medidas en el campo. También evaluamos si las tecnologías de teledetección se pueden utilizar para estimar y mapear de forma fiable la biomasa media regional. Para este propósito, analizamos las relaciones entre las variables de la estructura de la vegetación leñosa medidas en el campo y AGB, así como las variables derivadas de LANDSAT TM. Obtuvimos una estimación de proporción basada en un modelo de AGB promedio regional y su error estándar. La cobertura vegetal total nos permitió obtener una estimación confiable de la AGB local, y no se logró un mejor ajuste mediante la inclusión de otras variables estructurales. La cobertura vegetal a nivel de rodal osciló entre 18,7% y 95,2% y AGB entre 2,0 y 70,8 Mg/hm2. La AGB basada en la cobertura vegetal total se estimó bien a partir de las bandas 2 y 3 de LANDSAT TM, lo que facilitó una estimación de la relación basada en un modelo de la AGB media regional (aproximadamente 12,0 Mg/hm2) y su error de muestreo (alrededor del 30,0%). El AGB medio de la vegetación leñosa puede contribuir en gran medida al almacenamiento de carbono en tierras semiáridas. Por lo tanto, la estimación de la cobertura vegetal mediante imágenes de teledetección podría usarse para obtener estimaciones regionales y mapear la biomasa, así como para evaluar y monitorear el impacto del cambio de uso de la tierra en el balance de carbono, para regiones áridas y semiáridas.