Las imágenes obtenidas por percepción remota a través de vehículos aéreos no tripulados proveen de información que incide en la administración del campo y da soporte a la toma de decisiones. El proceso de análisis de estas imágenes involucra diferentes fases, como la adquisición y el preprocesamiento de las mismas. Estos datos son la entrada para métodos de aprendizaje supervisado en la clasificación de imágenes. Ejemplo de estos son las redes neuronales que han marcado un cambio radical en el análisis de información aplicada a la agricultura. Como métodos supervisados de aprendizaje requieren de dos etapas principales para realizar su tarea: el entrenamiento y las pruebas. El desempeño de la red neuronal depende en gran medida de que tan bien se ha conformado las imágenes de entrada que la entrenan para aprender. El presente trabajo propone un método para el preprocesado de imágenes con el objetivo de integrar el conjunto de datos de entrada a una red neuronal artificial (RNA). El método aquí descrito tiene como sujeto de estudio cultivos de caña de azúcar, describe la adquisición de imágenes por medio de vehículos aéreos no tripulados (VANT), su procesamiento para la integración de ortoimágenes, la división en ventanas de menor dimensión y la segmentación de la clase de interés (caña de azúcar).