Esta investigación se llevó a cabo en una región de densa selva tropical con el objetivo de mejorar las estimaciones de biomasa mediante una combinación de datos de ALOS-2 SAR, ópticos de Landsat 8 y parcelas de campo. Utilizando datos de biomasa basados en inventarios forestales, se evaluó el rendimiento de diferentes parámetros de los dos sensores. El análisis de regresión con los datos de biomasa mostró que la retrodispersión del objeto forestal (gradosforest) obtenida de los datos SAR era más sensible a la biomasa que la polarización HV, las texturas SAR y los parámetros de NDVI máximo. Sin embargo, la combinación del NDVI máximo de los datos ópticos, las texturas SAR de la polarización HV y los gradosforest mejoró las estimaciones de la biomasa. El mejor modelo derivado de la combinación de múltiples parámetros de ALOS-2 SAR y datos de Landsat 8 fue validado con datos de inventario. Luego, el mejor modelo validado se utilizó para producir un mapa de biomasa actualizado para 2015 en el Parque Nacional Yok Don, que es un área de conservación importante en Vietnam. Los resultados de la validación mostraron que el 74% de la variación en la biomasa podría ser explicada por nuestro modelo.