Uno de los problemas que afecta la competitividad y sostenibilidad ambiental de los sistemas de producción de cultivos transitorios, lo ocasiona el manejo de malezas asociado a un excesivo uso de agroquímicos. Los avances desarrollados, en las últimas décadas por la geomática en el contexto de la agricultura de precisión, buscan optimizar el uso de insumos y recursos, y disminuir el efecto negativo derivado de esta actividad. El objeto de este trabajo fue evaluar el potencial de las imágenes del sensor multiespectral MicaSense RedEdge3, adquiridas con RPAS, para la discriminación de malezas en cultivos de soya. El área de estudio se ubicó en las terrazas del piedemonte llanero colombiano, sembradas con soya, en Villavicencio, a las cuales se les tomaron imágenes a dos alturas (30 y 60 m), en los periodos de desarrollo fenológico 11 y 61, (escala BBCH). La metodología propuesta incluye, calibración de la plataforma, planificación del vuelo, adquisición de imágenes, corrección, generación de mosaicos y procesamiento e interpretación de imágenes, usando la clasificación orientada a objetos, la validación se realizó con datos de campo. Se propone el uso de índices diferencia normalizada de vegetación 2 NDVI2 y el Exceso de Verde ExG, para obtener indicadores de vegetación sana no saturados y diferenciar espectralmente las malezas del cultivo. La precisión de la validación de la metodología con datos de campo, utilizando porcentajes de fracción vegetal real, tiene una precisión mayor al 80%. (Texto tomado de la fuente).