La cuantificación precisa del consumo de combustible en terrenos silvestres es esencial para una gestión eficaz del fuego en los ecosistemas de brezales del norte de Europa, sin embargo, los métodos de evaluación tradicionales siguen siendo espacialmente limitados y laboriosos. Este estudio combinó LiDAR multitemporal de UAV con clasificación basada en superpíxeles SLIC para medir directamente el consumo de combustible tras una quema prescrita en un brezal belga. Se realizaron encuestas de LiDAR antes y después del fuego para capturar los cambios en la altura de la vegetación. La segmentación por superpíxeles clasificó con éxito tres tipos de vegetación (pradera, brezo y árboles con vegetación de sotobosque) con una precisión del 97.8%. El análisis del consumo de combustible reveló diferencias notables entre los tipos de vegetación, siendo el brezo (media +/- DE: 0.165 +/- 0.102 m) el que mostró el mayor consumo en comparación con la hierba (0.089 +/- 0.088 m) y la vegetación de sotobosque de árboles (0.091 +/- 0.068 m). El análisis estadístico confirmó las diferencias significativas entre todos los tipos de vegetación (valor p < 0.001). Esta metodología proporciona evidencia cuantitativa para desarrollar protocolos de quema específicos para la vegetación al demostrar la importancia crítica de los datos de teledetección tanto antes como después del fuego. El enfoque demuestra la efectividad del LiDAR multitemporal basado en UAV para una evaluación precisa del consumo de combustible en la gestión de incendios en brezales.