Se propone un método para aumentar el nivel de detalle en estimaciones regionales de biomasa aérea basado en productos MODIS y mediciones de biomasa aérea en campo. El área de estudio se delimita entre 10 grados norte y 3 grados sur con un área de 1,139,012 km2 correspondiente al área continental de Colombia. La vegetación se clasificó en pastizales, bosques secundarios y bosques primarios con el fin de mejorar las estimaciones. Se utilizó como variable explicativa de biomasa en bosques primarios y bosques secundarios la proporción de arbolado por píxel de MOD44 (VCF) siguiendo una relación exponencial, mientras que el índice de vegetación EVI (MOD13A1) se utilizó como variable explicativa de biomasa en pastizales siguiendo una relación lineal. La biomasa aérea en pastizales es altamente dinámica en el tiempo y por tanto se estimó su variación con intervalos de 16 días para el año 2004. Por su parte los bosques secundarios tienen una dificultad adicional al no poder separarse de los bosques primarios con el producto MOD44 (VCF) y presentar valores de biomasa muy inferiores, por lo que se utilizaron mapas auxiliares de vegetación. Los intervalos de confianza de la regresión exponencial aumentan al aumentar la biomasa por tanto la incertidumbre es muy alta para la biomasa total: entre 3,473 y 23,693 millones de toneladas con una media de 16,467. Sin embargo la diferencia de los resultados con estudios previos es mínima.This paper presents a method to increase level of detail for above ground biomass estimates at a regional scale. The methodology and materials are based on MODIS products and field measurements corresponding to the continental area of Colombia, covering from 4 degrees south up to 12 degrees north of the Equator with a total of 1,139,012 km2 . Vegetation was classified in three broad classes: grasslands, secondary forests and primary forests which have been proved to enhance biomass estimates. MOD44 (VCF) was used as explanatory variable for primary and secondary forests following an exponential relationship, while EVI (MOD13A1) was used as explanatory variable for grasslands following a linear relationship; biomass for this vegetation class was estimated every 16 days given its large variation throughout the year. Vegetation maps where used to separate primary forests from secondary forest, since the latter shown lower biomass levels. Despite the uncertainty our biomass results are within the estimates of previous studies. Confidence intervals of the exponential regression are larger as the biomass values increases, for this reason the uncertainty is quite high ranging from 3,473 to 23,693 millions of tons with a mean of 16,467.