[SPA] Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) con sensores multiespectrales son cada vez más atractivos en ciencias de la tierra para la captura de datos y actualización de mapas con alta resolución espacial y temporal. Estos sistemas de vuelo autónomo pueden equiparse con diferentes tipos de sensores, tales como cámaras multiespectrales y sensores miniaturizados, para facilitar la navegación, el posicionamiento y la elaboración de mapas de alta resolución. Estos sistemas ya se están utilizando para la recolección de datos en la viticultura de precisión. En este estudio, se pretende evaluar la eficiencia de los estos vehículos para la recolección de datos, procesamiento y actualización de mapas en áreas pequeñas, así como su comparación con otros índices derivados de los satélites (Sentinel IIA y Landsat 8). Los resultados indican que los UAV son interesantes para la caracterización de las parcelas de viña con alta variabilidad espacial, a pesar de la baja cobertura vegetal de estos cultivos.
[ENG] Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) with multispectral sensors are increasingly attractive in geosciences for data capture and map updating at high spatial and temporal resolutions. These autonomously-flying systems can be equipped with different sensors, such as a multispectral camera and miniaturized sensor systems, for navigation, positioning, and mapping purposes. These systems can be used for data collection in precision viticulture. In this study, the efficiency of a light UAV system for data collection, processing, and map updating in small areas is evaluated by the generation of correlations between classification maps derived from remote sensing and production maps, based on the comparison of the indices derived from UAVs incorporating infrared sensors with those obtained by satellites (Sentinel IIA and Landsat 8). The results indicate that UAVs are a promising option for the characterization of vineyard plots with high spatial variability, despite the low vegetative coverage of these crops