La estimación precisa de la biomasa aérea (AGB) de los setos agrícolas es fundamental para evaluar la degradación de los setos y guiar la restauración en paisajes agrícolas áridos. Sin embargo, la recuperación basada en satélites es un desafío para los setos lineales estrechos afectados por fuertes efectos de borde y huecos en el dosel bajo condiciones de degradación. Aquí desarrollamos un flujo de trabajo a escala de parcela utilizando un Vehículo Aéreo No Tripulado (UAV) que fusiona métricas estructurales de Detección y Rango por Luz (LiDAR) e índices de vegetación multiespectral para estimar la AGB de árboles individuales de Populus euphratica Olivier (álamo de Xinjiang) en Tiemenguan, Xinjiang, China. Se realizaron mediciones de campo en octubre de 2024 en tres setos que representan condiciones saludables, moderadamente degradadas y severamente degradadas (n = 135 árboles; 45/50/40). Dado que el muestreo destructivo no era factible, la AGB se derivó como valores de referencia basados en alometría, con un factor de escala previamente restringido utilizado para asegurar rangos físicamente plausibles. Comparamos múltiples modelos de regresión lineal, bosque aleatorio y regresión de vectores de soporte (SVR) bajo entradas solo de LiDAR, solo multiespectral y fusionadas. La fusión mejoró consistentemente el acuerdo con la AGB de referencia, y el SVR fusionado logró el mejor rendimiento (R2 de prueba = 0.846/0.848/0.718 para setos saludables/moderadamente/severamente degradados). El flujo de trabajo destaca la complementariedad espectral-estructural para setos degradados, mientras que un despliegue más amplio requiere calibración local y validación independiente de la biomasa.