El escaneo láser aéreo (ALS) y el escaneo láser terrestre (TLS) son dos formas de obtener información espacial tridimensional (3D) del bosque. Debido a la oclusión del dosel y las características de los diferentes métodos de escaneo, algunos de los nubes de puntos del bosque adquiridos por una única plataforma de escaneo pueden estar ausentes, lo que resulta en una estimación inexacta de los parámetros de la estructura del bosque. Por lo tanto, el registro de nubes de puntos de ALS y TLS es una alternativa para mejorar la precisión de la estimación de los parámetros de la estructura del bosque. Actualmente, el registro de nubes de puntos del bosque se realiza principalmente en función de atributos de árboles individuales (por ejemplo, ubicación, diámetro a la altura del pecho y altura del árbol), pero el registro se ve afectado por la segmentación de árboles individuales y es ineficiente. En este estudio, propusimos un método para fusionar automáticamente las nubes de puntos de ALS y TLS utilizando puntos de características de las formas de los huecos del dosel. Primero, se extrajeron los vectores de límite de huecos del dosel de ALS y TLS mediante el modelo de densidad de nubes de puntos del dosel, y los puntos de inflexión o características se obtuvieron de los vectores de huecos del dosel utilizando el algoritmo de área efectiva ponderada (WEA). Luego, los puntos de características se alinearon, se resolvieron los parámetros de transformación utilizando el algoritmo de deriva de puntos coherentes (CPD), y las nubes de puntos de TLS se alinearon aún más utilizando la matriz de transformación de recuperación y se refinaron utilizando el algoritmo de punto más cercano iterativo (ICP). Finalmente, se realizaron segmentaciones de árboles individuales para estimar los parámetros de los árboles utilizando las nubes de puntos de TLS y fusión, respectivamente. Los resultados muestran que el método propuesto logró un registro más preciso de las nubes de puntos de ALS y TLS en cuatro parcelas, con las distancias residuales promedio de registro grueso y fino de 194.83 cm y 2.14 cm siendo mucho más pequeñas en comparación con las de el método basado en puntos de características de la corona ampliamente utilizado. El uso de los datos de nubes de puntos fusionadas condujo a estimaciones más precisas de la altura de los árboles que el uso de los datos de nubes de puntos de TLS por sí solos. Por lo tanto, el método propuesto tiene el potencial de mejorar el registro de los datos de nubes de puntos de ALS y TLS y la precisión de la estimación de la altura de los árboles.