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 El Manejo Localizado del Cultivo (MLC) se refiere a un sistema agrícola de rápido desarrollo que promueve prácticas de manejo agrícola variables dentro de un campo de acuerdo a las condiciones específicas del lugar. Una información esencial para el MLC es la relacionada con la topografía del cultivo teniendo en cuenta que por un lado están los mismos factores que influyen en la eficiencia: la pendiente, inundado de ciertas áreas, etc., y por otro lado es necesaria la georeferenciación de las tareas a realizar para ser capaz de llevar a cabo el trabajo de los sensores y las máquinas en el lugar correcto. Es por esta razón por la que la primera tarea a realizar en MLC es el levantamiento topográfico del cultivo. Las técnicas utilizadas para dicha labor varían en función de la procedencia de los datos: la medición in situ de las coordenadas con instrumentos clásicos como la estación total o GPS (del inglés Global Positioning System), actualmente no son económicamente viables en MLC. La restitución fotogramétrica de las imágenes aumenta el rendimiento, pero no es factible en MLC debido al coste del software y el hardware necesario, así como el grado de especialización requerido. El uso de satélites de alta resolución e imágenes de aviones tripulados limitan a menudo su uso en MLC. En tales casos, el uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV, del inglés Unmanned Aerial Vehicles) puede ser una alternativa práctica a los satélites y los vuelos tripulados aéreos para imágenes de alta resolución. Esta tesis se divide en cinco capítulos diferentes. En el primer capítulo se presenta una revisión general del tema. El segundo está relacionado con la calibración geométrica de la cámara digital no métrica utilizada para la producción de las ortoimágenes y Modelos Digitales de Elevaciones (MDE) de diferentes zonas de estudio. Para este trabajo se probaron diferentes metodologías y la precisión de los resultados muestra que la cámara digital de bajo coste y el software fotogramétrico comercial empleado para la calibración de la cámara se pueden utilizar para la fotogrametría UAV con resultados precisos. En el tercer capítulo se presenta una metodología para producción de ortoimágenes y MDE con fotogrametría UAV y la evaluación de la exactitud de los productos. En este capítulo se obtuvieron ortoimágenes y MDEs utilizando imágenes tomadas con una cámara digital compacta no métrica montada en un UAV. Se utilizó un software fotogramétrico comercial de bajo coste para el procesamiento de las imágenes y se evaluaron las precisiones de los productos obtenidos calculando el Error Medio Cuadrático (EMC). Los resultados muestran que la metodología y el equipo utilizado en este trabajo son adecuados para obtener productos fotogramétricos de precisión y a bajo coste. El siguiente capítulo prueba la capacidad de las imágenes multiespectrales y multitemporales (bandas infrarrojas, rojo, azul), adquiridos a partir del UAV durante el crecimiento de un cultivo de girasol en diferentes momentos del día y con diferentes resoluciones, para estimar el indice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI, del inglés Normalized Difference Vegetation Index) y estudiar su relación con varios índices relacionados con el rendimiento de los cultivos, con el objetivo de generar información útil para aplicar las técnicas de Agricultura de Precisión (AP). Los resultados muestran que el UAV utilizado en este trabajo ha demostrado ser una buena plataforma para la utilización de un sensor que permite el cálculo de NDVI de un cultivo de girasol en su desarrollo. Además, las imágenes pueden ser tomadas en los momentos críticos a lo largo del crecimiento del cultivo, sin límites debido a las condiciones climáticas y la disponibilidad del dispositivo. En el último capítulo se presentan las conclusiones generales de la tesis.