Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) se han convertido en herramientas indispensables en la agricultura de precisión y la fenotipificación de plantas, permitiendo la evaluación rápida y no destructiva de las características de los cultivos a través del espacio y el tiempo. Equipados con sensores RGB, multiespectrales, térmicos y otros, los VANT proporcionan información detallada sobre la estructura del dosel, la fisiología y las respuestas al estrés que pueden guiar las decisiones de manejo y acelerar los programas de mejora. A pesar de estos avances, el procesamiento posterior de las imágenes de los VANT sigue siendo técnicamente exigente. Convertir ortomosaicos en datos estandarizados y biológicamente significativos a menudo requiere una combinación de fotogrametría, análisis geoespacial y scripting personalizado, lo que puede limitar la reproducibilidad y accesibilidad entre los grupos de investigación. Presentamos drone2report, un software de código abierto basado en Python que procesa ortomosaicos de vuelos de VANT para generar índices de vegetación, estadísticas resumidas, subimágenes derivadas e informes en texto (html), apoyando tanto las necesidades de investigación como de mejora de cultivos aplicados. Junto con la estructura básica y el funcionamiento de drone2report, también presentamos cinco estudios de caso que ilustran aplicaciones prácticas comunes en la fenotipificación de plantas con VANT/drones: (i) umbralización para eliminar el ruido de fondo y resaltar regiones de interés; (ii) monitoreo de fenotipos de plantas a lo largo del tiempo; (iii) extracción de información sobre la altura de las plantas para detectar eventos como el acame o la caída de espigas; (iv) integración de múltiples sensores (cámaras) para construir y optimizar nuevos índices sintéticos; (v) integración de una red de aprendizaje profundo entrenada para implementar una tarea de clasificación. Estos ejemplos demuestran la capacidad de la herramienta para automatizar el análisis, integrar datos y modelos heterogéneos, y apoyar el cálculo reproducible de características agronómicamente relevantes. drone2report simplifica el procesamiento de imágenes ortorrectificadas de VANT para la agricultura de precisión al vincular ortomosaicos a salidas estandarizadas a nivel de parcela. Su diseño modular y basado en configuraciones permite flujos de trabajo transparentes, fácil personalización e integración de múltiples sensores dentro de un marco analítico unificado. Al facilitar un análisis de imágenes reproducible y multimodal, drone2report reduce las barreras técnicas para la fenotipificación basada en VANT y abre el camino a aplicaciones robustas de monitoreo y mejora de cultivos basadas en datos.