Los recursos forrajeros para los sistemas productivos en el Uruguay representan la mayor fuente de alimento para el ganado. Los métodos tradicionales de medición del forraje no han sido adoptados por las dificultades que presentan. Los vehículos aéreos no tripulados ofrecen una opción alternativa para la obtención de información geoespacial precisa de forma accesible. En base a que la altura de la pastura presenta una relación positiva y lineal con la disponibilidad de materia seca. En esta tesis se propone una primera aproximación a la estimación de altura de las pasturas a partir de un UAV, integrando dos áreas de conocimiento, ingeniería en computación y agronomía. El objetivo principal fue determinar el potencial de los modelos digitales de vegetación obtenidos a partir de imágenes capturadas por un UAV, como medio para estimar la altura de las pasturas con precisión. Las evaluaciones se llevaron a cabo en La Estación Experimental Mario A. Cassinoni (EEMAC) perteneciente a la Facultad de Agronomía de la Universidad de la Republica, Uruguay. El trabajo consto de tres etapas, las cuales describen el proceso por el cual se atravesó, las mismas se denominaron, calibración, ajuste metodológico y experimento central. La calibración permitió comprender el funcionamiento del dron, como también detectar y corregir errores de todo tipo en el sistema, a través del simulador vuelos reales a menor escala. El ajuste metodológico, consistió en avaluar dos metodologías propuestas para estimar la altura de la pastura, denominadas Estacas y Mapping 3d; así como también evaluar la performance del UAV, permitiendo realizar una primera aproximación a la generación de los modelos digitales, el procesamiento y análisis de datos. El Mapping 3d a partir de cámara RGB R2 de 0,56, resulto ser la metodología con la cual se obtuvieron mejores resultados, por eso se decidió profundizar en dicha técnica en la etapa denominada experimento central. Dicho experimento se realizó sobre una pradera de festuca de segundo año. Los vuelos se realizaron a 20 y 30 metros de altura, sobre dos tratamientos de altura remanente, en dos estaciones (otoño y primavera). No encontrando efecto en la combinación de dichas variables. El Mapping 3d se evaluó en diferentes escalas espaciales; a) a nivel de parcela no se observan buenos resultados, b) a nivel de punto de muestreo en junio se obtuvieron R2 con la regla de 0,18 a 0,55, mientras que para octubre fueron de 0,05 a 0,52, y c) a nivel de punto de escala permitió observar el comportamiento de los modelos en diferentes alturas evidenciando que los modelos digitales captan dicha variabilidad sobre todo en los puntos extremos. A nivel general el mapping 3d sobreestimo la altura de forraje en 0,5 cm con un desvío de 13 % al considerar todas las variables involucrados. El error de posicionamiento de captura de imagen (umbral), es la variable explicativa de mayor importancia para obtención de buenos resultados. Al exigir menor umbral (<1), es la velocidad del viento la variable que más afecta, subestimando la altura de regla en 3,8 cm. Al permitir mayor error en el posicionamiento (umbrales≥1) surgen otras variables, (radiación, versión de los modelos y tratamientos), y se sobrestima la altura en 7,0cm.