Con el aumento de la población global y la disminución de tierras cultivables, la necesidad de una agricultura sostenible y de precisión se ha vuelto cada vez más importante. Este estudio explora la aplicación de sistemas aéreos no tripulados (UAS) en la agricultura de precisión, centrándose específicamente en los huertos de cerezas Montmorency en Payson, Utah. A pesar del uso generalizado de UAS para varios cultivos, hay una notable falta de investigación sobre los huertos de cerezas, que presentan desafíos únicos debido a su estructura física. Se recopilaron datos de UAS utilizando un DJI Mavic 3M habilitado para RTK, equipado con cámaras RGB y multispectrales, para capturar imágenes de alta resolución. Esta investigación investiga dos aplicaciones principales de UAS en huertos de cerezas: mapeo de altura de árboles y evaluación de la salud de los cultivos. También evaluamos la precisión de las mediciones de altura de árboles derivadas de tres paquetes de software de procesamiento de datos de UAS: Pix4D, Drone2Map y DroneDeploy. Nuestros resultados indicaron que DroneDeploy proporcionó la relación más cercana a los datos de verdad terrestre con un R2 de 0.61 y un RMSE de 31.83 cm, mientras que Pix4D mostró la menor precisión. Además, examinamos la eficacia de los índices de vegetación basados en RGB para predecir el índice de área foliar (LAI), un indicador clave de la salud de los cultivos, en ausencia de sensores multispectrales más costosos. Se probaron doce índices basados en RGB por su correlación con el LAI, siendo el índice IKAW el que mostró la correlación más fuerte (R = 0.36). Sin embargo, el poder explicativo general de estos índices fue limitado, con un R2 de 0.135 en el modelo de mejor ajuste. A pesar de los resultados prometedores para la estimación de la altura de los árboles, la correlación entre los índices basados en RGB y el LAI fue decepcionante, lo que sugiere la necesidad de más investigación.