La escalación precisa de los stocks de carbono en los terrenos de turba está fundamentalmente limitada por el microrelieve a pequeña escala (montículos/depresiones), que aún no ha sido resuelto por métodos convencionales de satélite o de campo. Demostramos la ventaja crítica de utilizar LiDAR de Sistemas Aéreos No Tripulados (UAS-LiDAR) para mapear el microrelieve jerárquico de un pantano ombrotrófico de Siberia Occidental para mejorar la estimación de la fitomasa en la capa del suelo. La clasificación basada en reglas de un modelo digital de terreno normalizado generó un mapa de microformas de alta resolución (precisión general = 79%, Kappa = 0.72). Este mapa se utilizó para escalar la fitomasa medida en campo y se comparó con las estimaciones generadas a través de imágenes satelitales (SuperView-2) y la extrapolación visual tradicional en campo. Si bien los stocks de fitomasa a nivel de paisaje total fueron similares entre los métodos (~93-97 t ha-1), su asignación espacial difería fundamentalmente. El método basado en satélites exhibió un sesgo sistemático predecible y dependiente del paisaje (sobreestimación del 7-25% en algunas unidades) y una precisión de microtopografía sustancialmente más baja (OA = 77%, Kappa = 0.53) en comparación con el mapa agregado de LiDAR (OA = 95%, Kappa = 0.89). Crucialmente, solo el enfoque basado en LiDAR resolvió con precisión las biomasas de microformas clave (por ejemplo, montículos dentro de huecos que contribuyen hasta 6.2 +/- 1.4 toneladas por unidad), que fueron omitidas o mal agregadas al utilizar técnicas tradicionales. Concluimos que el mapeo objetivo y de alta resolución del microrelieve a través de UAS-LiDAR es esencial para la escalación de fitomasa espacialmente explícita y ecológicamente coherente, proporcionando una plantilla estructural indispensable para un cálculo creíble de carbono en turberas heterogéneas.