Los lechos de juncos, a menudo referidos como extensas y casi monótonas formaciones de caña común, son la forma de vegetación más productiva de las aguas interiores en Asia Central y exhiben un gran potencial para la producción de biomasa en un entorno de tierras secas. Con sus vastas regiones deltaicas, Kazajistán tiene los lechos de juncos más extensos a nivel mundial, lo que proporciona un caso valioso para estudiar el potencial de los lechos de juncos para la bioeconomía. Sin embargo, las cifras precisas y actualizadas sobre la biomasa de juncos disponible siguen estando mal documentadas debido a la insuficiencia de datos en las estadísticas nacionales y a los desafíos en la medición y monitoreo en áreas grandes y remotas. Para abordar esta brecha en el conocimiento, en este estudio se estimaron las características del recurso de biomasa de la caña común para una de las áreas significativas de lechos de juncos de Kazajistán, el Delta del Syr Darya, utilizando datos de campo muestreados como variable dependiente y bandas espectrales de alta resolución de Sentinel-2 e índices espectrales computados como variables independientes en múltiples modelos de regresión de Random Forest (RF). Un análisis del mapa de rendimiento espacialmente detallado obtenido para los humedales dominados por juncos reveló un área de 58,935 ha bajo lechos de juncos densos no sumergidos y sumergidos (con una biomasa en pie de >10.5 t ha) y una estimación de 1,240,789 toneladas de recursos de biomasa de juncos dentro de los humedales del Delta del Syr Darya. Nuestros hallazgos indican que los juncos densos sumergidos exhibieron la mayor biomasa con 28.21 t ha, seguidos por los juncos densos no sumergidos con 15.24 t ha y los juncos abiertos con 4.36 t ha. Los modelos de regresión RF demostraron un rendimiento robusto durante las fases de calibración y validación, evaluado mediante métricas de precisión estadística utilizando validación cruzada de diez pliegues. De los 48 modelos RF desarrollados, aquellos que utilizaron el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el Índice de Agua de Diferencia Normalizada (NDWI) como predictores clave produjeron los mejores resultados de estimación de biomasa de juncos en pie, logrando una precisión predictiva de R = 0.93, Error Cuadrático Medio (RMSE) = 2.74 t ha durante la calibración, y R = 0.83, RMSE = 3.71 t ha en la validación, respectivamente. Este estudio destaca el considerable potencial de biomasa de los juncos en los humedales de la región y demuestra la efectividad del modelado de regresión RF y los datos de alta resolución de Sentinel-2 para mapear y cuantificar la biomasa sobre el suelo y sobre el agua de los humedales dominados por juncos en una gran extensión. Los resultados proporcionan información crítica para la gestión y conservación de los ecosistemas de humedales y facilitan el uso sostenible de los recursos en la región.