El estudio actual tiene como objetivo desarrollar un marco de calibración radiométrica mediante el método de línea empírica (ELM) para la reducción de las contribuciones atmosféricas en las imágenes de sistemas aéreos no tripulados (UAS) y para la producción de imágenes de reflectancia de teledetección escaladas. Utilizando una cámara MicaSense RedEdge volada en un octocóptero construido a medida, la investigación aquí reportada encuentra que las contribuciones atmosféricas tienen un impacto importante en las imágenes de UAS. Los datos recopilados sobre el estuario del río Pearl en Mississippi durante cinco misiones de una semana que cubrieron una amplia gama de condiciones ambientales se utilizaron para desarrollar y probar un marco de calibración radiométrica ELM diseñado para la reducción de contribuciones atmosféricas de las imágenes de UAS en estudios con accesibilidad limitada al sitio o restricciones de tiempo de adquisición de datos. El marco de calibración radiométrica ELM fue desarrollado específicamente para operaciones basadas en agua y se evaluó la eficacia de utilizar ecuaciones de calibración del área de estudio generalizadas promediadas a través de condiciones de iluminación y atmosféricas variables. El marco fue efectivo en la reducción de contribuciones atmosféricas y otras externas en las imágenes de UAS. Único para el marco de calibración radiométrica propuesto es la conversión de radiancia a reflectancia realizada externamente a las ecuaciones de calibración, lo que permite la normalización de la iluminación independientemente del momento de adquisición de la imagen de UAS y del momento de desarrollo de la ecuación de calibración. Si bien las calibraciones imagen por imagen siguen siendo preferidas para aplicaciones de alta precisión, este documento proporciona un marco de calibración radiométrica ELM que puede utilizarse como una técnica de calibración efectiva en tiempo para reducir errores en las imágenes de UAS en situaciones con accesibilidad limitada al sitio o restricciones de adquisición de datos.