Using a non-destructive method based on the Bitterlich mirror relascope, we determined the total volume of individual trees in a relict native forest named Rucamanque, which is located in the IX region of Chile. Based on these estimations, equations relating volume were fitted. The seven species were grouped using a covariance analysis. After this analysis, four groups were chosen: 1. Laurel (Laurelia sempervirens), Lingue (Persea lingue), Tepa (Laureliopsis philipiana); 2. Ulmo (Eucryphia cordifolia) with DBH ≤ 60 cm, Olivillo (Aextoxicon punctatum); 3. Roble (Nothofagus obliqua), and 4. Ulmo with DBH > 60 cm, Tineo (Weinmannia trichosperma). To obtain the best volume equation for each species group, the following four steps were taken: fulfillment of statistical assumptions, models ranked according to goodness of fit, models ranked according to prediction capabilities and, finally, an analysis of the prediction capabilities of the models within diameter classes. The quadratic mean error (ECM) presented by the selected equations ranged from 15% to 24%, mainly influenced by the amplitude of fit range and the large natural variability of the volume in the larger diameter classes.Mediante un método no destructivo, basado en el empleo del relascopio de espejos, se cubicaron árboles individuales de las especies nativas del bosque relicto del predio Rucamanque (IX Región, Chile). A partir de esta cubicación, se ajustaron ecuaciones estimadoras del volumen. Se agruparon especies mediante un análisis de covarianza, producto del cual se obtuvieron los siguientes cuatro grupos: 1. Laurel (Laurelia sempervirens), Lingue (Persea lingue), Tepa (Laureliopsis philipiana); 2. Ulmo (Eucryphia cordifolia) con DAP ≤ 60 cm, Olivillo (Aextoxicon punctatum); 3. Roble (Nothofagus obliqua), y 4. Ulmo con DAP > 60 cm, Tineo (Weinmanniatrichosperma). La obtención de la mejor ecuación de volumen total para cada uno de los grupos de especies se realizó en las siguientes cuatro etapas: Prueba de violación de supuestos estadísticos, Ranking de modelos de acuerdo a la bondad de ajuste, Ranking de modelos de acuerdo a sus capacidades predictivas, y análisis de las capacidades predictivas dentro de rangos de clases diamétricas. Las ecuaciones seleccionadas presentan errores cuadráticos medios (ECM) entre el 15-24%, lo cual está influenciado principalmente por la amplitud del rango de ajuste y la gran variabilidad natural del volumen en los mayores DAP.