El cálculo del volumen de movimiento de tierras es un proceso fundamental en la ingeniería civil y la construcción, que requiere datos de terreno de alta precisión para evaluar la estabilidad del suelo, incluyendo la capacidad de carga, la susceptibilidad al asentamiento y la estabilidad de las pendientes, y para garantizar una estimación de costos precisa. Sin embargo, las limitaciones estacionales y ambientales representan desafíos significativos para la topografía. Este estudio empleó fotogrametría con vehículos aéreos no tripulados (UAV) y mapeo por detección y medición de luz (LiDAR) para evaluar la precisión de la generación de modelos digitales de terreno (DTM) y la estimación del volumen de movimiento de tierras en áreas densamente vegetadas. Para la extracción del suelo, se compararon y analizaron índices basados en el color (exceso de verde menos rojo (ExGR), índice de resistencia atmosférica visible (VARI), índice de vegetación verde-rojo (GRVI)), un algoritmo basado en geometría (Lasground (nuevo)) y sus combinaciones. Los resultados indicaron que combinar un índice de color con Lasground (nuevo) superó el uso de técnicas individuales tanto en la topografía fotogramétrica como en la basada en LiDAR. Específicamente, la combinación ExGR-Lasground (nuevo) produjo el DTM más preciso y logró la mayor precisión en la estimación del volumen de movimiento de tierras. Los resultados basados en LiDAR mostraron un error de solo 0.3% en comparación con el valor de referencia, mientras que los resultados fotogramétricos también mostraron solo una ligera desviación, lo que sugiere su potencial como una alternativa práctica incluso bajo densa vegetación de verano. Por lo tanto, aunque se aconseja priorizar LiDAR en la práctica, este estudio demuestra que la fotogrametría UAV puede servir como una herramienta suplementaria eficiente cuando existen limitaciones de costo u operativas.