El entorno bajo el dosel, que es inherentemente inaccesible para los humanos, requiere el uso de vehículos aéreos no tripulados (VANT) para la recolección de datos. La implementación de la navegación autónoma de VANT en tales entornos enfrenta desafíos, incluidos obstáculos densos, interferencia de señales GNSS y condiciones de iluminación variables. Este documento presenta un método de navegación autónoma de VANT diseñado específicamente para entornos bajo el dosel. Inicialmente, se integran técnicas de mejora de imágenes con extracción de características visuales basada en redes neuronales. Posteriormente, se emplea un optimizador de estado de error de alta dimensión acoplado con un filtro de altura de baja dimensión para lograr una localización de alta precisión del VANT en entornos bajo el dosel. Además, se propone un algoritmo de exploración autónoma de muestreo de límites y un avanzado algoritmo de planificación de rutas de Árbol Aleatorio de Exploración Rápida (RRT). El objetivo es mejorar la fiabilidad y seguridad de las operaciones de VANT bajo el dosel forestal, estableciendo así una base técnica para el levantamiento de recursos naturales estratificados verticalmente.