La agricultura es uno de los sectores productivos de mayor importancia para la región latinoamericana, siendo el maíz uno de los principales cultivos. El maíz es afectado por una serie de factores entre ellos la presencia de malezas, las cuales se controla principalmente mediante la aplicación de herbicidas. En los últimos años se han ido desarrollando y aplicando nuevas técnicas y tecnologías de agricultura de precisión, tales como nuevos métodos de aplicaciones como lo es el uso de Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT´s) los cuales utilizan un menor volumen de agua que los métodos convencionales de aplicación. El presente estudio se enfocó en analizar por medio de imágenes multiespectrales la efectividad de aplicación de pendimetalina por el método de spray boom y VANT en el cultivo de maíz aplicando un método de clasificación supervisada por máxima verosimilitud y siete diferentes índices de vegetación. Se evaluó el uso de dos distintas boquillas (XR 11001 y XR 8003) para el método de aplicación con VANT. Los resultados obtenidos indican que la aplicación por medio de spray boom fue la que presentó menor área de cobertura de malezas. En cuanto a la aplicación con VANT usando dos boquillas distintas, no se observaron diferencias estadísticas entre boquillas, aunque si una mayor uniformidad en cuanto al control utilizando la boquilla XR 8003. Para la clasificación supervisada, se obtuvo la firma espectral de la maleza, maíz y suelo por cada tratamiento evaluado. En la matriz de confusión para la clasificación supervisada se alcanzó un valor máximo de precisión del 92 % para la identificación de píxeles según cada categoría. Además, se encontraron diferencias significativas en seis índices de vegetación, siendo el índice RVI el que presentó mejores valores para la diferenciación entre maleza y maíz. Se recomienda evaluar distintos tipos de boquillas y volúmenes de aplicación en futuras investigaciones, así como también utilizar distintos métodos de clasificación e índices de vegetación para la diferenciación entre el cultivo principal y malezas.

The agricultural sector is one of the most important ones for the latin american region, being corn of the main crops. Corn is affected by a series of factors among them are weeds which are mainly controlled by applying herbicides. In the recent years, new precision agriculture techniques and technologies have been developed and applied such as new application methods as it is the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAV´s) which use a lower water volume than conventional application methods. The present study was focused in analyzing with the use of multispectral images the effectivity of pendimethalin application by the spray boom and UAV method in corn by applying a supervised classification method by maximum likelihood and seven different vegetation indexes. It was evaluated the use of two different nozzles (XR 11001 and XR 8003) by the UAV application method. The given results indicate that the spray boom application method was the one with the least weed cover area. As for the UAV application testing two different nozzles, there were no statistical differences between the nozzles evaluated, but there was more uniformity regarding to the weed control using the XR 8003 nozzle. For the supervised classification, the spectral firm was obtained for weeds, corn and soil for each evaluated treatment. In the confusion matrix for the supervised classification a maximum value of 92 % of precision was obtained for the identification of pixels for each category. Also, there were significant differences for six vegetation indexes, being the RVI index the one with best values for weed and corn differentiation. It is recommended to evaluate different nozzle types and application volumes on future investigations, as well as testing different classification methods and vegetation indexes for the main crop and weeds differentiation.