Monitoring aboveground biomass (AGB) is critical for carbon reporting and quantifying ecosystem change. AGB from field data can be scaled to the region using airborne lidar. However, lidar-based AGB products emphasize upland forests, which may not represent the conditions in rapidly changing peatland complexes in the southern Taiga of western Canada. In addition, to ensure that modeled AGB changes do not incorporate systematic error due to differences between older and newer lidar technologies, model transfer tests are required. The aim of this study was to develop one bi-temporal lidar-based AGB model applicable to (1) vegetation structures at varying vertical and horizontal continuity in this region and to (2) data collected with an earlier generation lidar system for which Canada-wide aerial coverage is available. Goodness-of-fit metrics show that AGB can be modeled with moderate (R2 = 48%-58% Taiga Shield, peatlands) to high accuracies (R2 = 83%-89% Taiga Plains, upland/permafrost plateau forests including ecotones) by using the point clouds average height and 90th height percentile within a weighted approach as function of modeled AGB and calibrating the earlier lidar data. These results are important for quantifying climate change effects on forest to peatland ecotones. Le suivi de la biomasse a & eacute;rienne (BA) est essentiel pour la comptabilisation du carbone et la quantification des changements dans les & eacute;cosyst & egrave;mes. Les donn & eacute;es de BA terrain peuvent & ecirc;tre spatialis & eacute;es & agrave; l'aide du lidar a & eacute;roport & eacute;. Cependant, les produits BA bas & eacute;s sur le lidar mettent l'accent sur les for & ecirc;ts de plateaux, qui ne repr & eacute;sentent peut-& ecirc;tre pas les conditions de milieux humides en & eacute;volution rapide dans le sud de la ta & iuml;ga de l'ouest du Canada. De plus, pour garantir que les BA mod & eacute;lis & eacute;es n'int & egrave;grent pas d'erreurs syst & eacute;matiques dues aux diff & eacute;rences entre les technologies lidar plus anciennes et plus r & eacute;centes, des tests de transfert de mod & egrave;les sont n & eacute;cessaires. Le but de cette & eacute;tude & eacute;tait de d & eacute;velopper un mod & egrave;le BA bitemporal bas & eacute; sur le lidar applicable aux (1) structures v & eacute;g & eacute;tales & agrave; continuit & eacute; verticale et horizontale variable dans cette r & eacute;gion et (2) aux donn & eacute;es collect & eacute;es avec un syst & egrave;me lidar de g & eacute;n & eacute;ration ant & eacute;rieure pour lequel une large couverture a & eacute;rienne est disponible au Canada. Les r & eacute;sultats montrent que la BA peut & ecirc;tre mod & eacute;lis & eacute;e avec des pr & eacute;cisions mod & eacute;r & eacute;es (R2 = 48 & agrave; 58% pour le bouclier de la ta & iuml;ga, tourbi & egrave;res) & agrave; & eacute;lev & eacute;es (R2 = 83 & agrave; 89% pour les plaines de la ta & iuml;ga, les & eacute;cotones incluant les for & ecirc;ts de plateaux) en utilisant le hauteur moyenne des nuages de points et le 90e percentile de la hauteur avec une approche pond & eacute;r & eacute;e en fonction de la BA mod & eacute;lis & eacute;e et du calibrage des donn & eacute;es lidars ant & eacute;rieures. Ces r & eacute;sultats sont importants pour quantifier les effets du changement climatique sur les & eacute;cotones de for & ecirc;ts et de milieux humides.
