Los datos LiDAR (Light Detection and Ranging) del PNOA (Plan Nacional de Ortofoto-grafía Aérea) constituyen una fuente de datos con infinidad de aplicaciones aún por desarrollar. El presente estudio tiene como objetivo evaluar la capacidad de dichos da-tos para la estimación de la biodiversidad estructural, útil para la gestión forestal, en masas forestales regulares de Pinus halepensis Miller afectadas por incendios foresta-les de manera recurrente. Las masas analizadas están localizadas en los Montes de Zuera y Sierra de Luna, en la depresión central del Ebro (Zaragoza). El material utiliza-do como fuente de información son los datos LiDAR-PNOA de la segunda cobertura de baja densidad de puntos (2 – 1,1 puntos m-2), que al estar en un nivel de procesa-miento inicial requirieron su filtrado con el algoritmo MCC v.2.1., para discernir entre puntos pertenecientes al suelo y los pertenecientes a vegetación. Como métricas de biodiversidad estructural se aplicaron los índices LHDI (LiDAR height diversity Index) y LHEI (LiDAR height evenness index), además de diversas métricas relacionadas con la estructura vertical y la continuidad horizontal de la vegetación. Con el test de Kruskal Wallis, para contrastar las hipótesis, se analizaron las diferencias entre medias de to-das las variables por diferentes agrupaciones; resultando existir en todos los casos di-ferencias significativas. Si se analizan los incendios recientes se observa la agrupación de la mayoría de los retornos en los primeros intervalos de altura. En torno al 80% de los retornos se ubican entre 0,5 y 3 m, lo que muestra un bajo índice de diversidad estructural y de equidad por el predominio del estrato arbustivo. En cambio, con el pa-so del tiempo la proporción de retornos se redistribuye entre un mayor número de ran-gos de altura, a causa del crecimiento del estrato arbóreo, generando así un aumento de la diversidad estructural y de la equidad. Una vez calculados y analizados los índices y métricas se procedió a realizar una clasificación digital supervisada, utilizando dichas variables para comprobar si los diferentes patrones de diversidad estructural permiten diferenciar la ocurrencia o no de un incendio previo y la fecha del mismo. Se utilizaron por tanto dos leyendas, una enfocada a la delimitación de áreas quemadas y no que-madas, con una precisión global de 82,75%, y otra a la identificación de las diferentes fechas de incendio, así como la zona no quemada, con una precisión del 52,5%. Los resultados demuestran la utilidad de la información derivada de los datos LiDAR-PNOA para generar información referida a la delimitación de áreas incendiadas
