Las estimaciones de rendimiento y el análisis de la brecha de rendimiento son importantes para identificar la baja productividad agrícola. La teledetección tiene un gran potencial para medir el rendimiento y, por lo tanto, determinar las brechas de rendimiento. Los sistemas agrícolas en África subsahariana (SSA) se caracterizan comúnmente por el pequeño tamaño de los campos, la siembra intercalada, diferentes especies de cultivos con fenologías similares y, a veces, una alta frecuencia de nubes durante la temporada de crecimiento, lo que plantea verdaderos desafíos para la teledetección. Aquí, se utilizó un sistema de vehículo aéreo no tripulado (UAV) basado en un cuadricóptero equipado con dos cámaras de consumo para la delimitación y clasificación de plantas de maíz en fincas de pequeños agricultores en Ghana. Se aplicaron métodos de clasificación de imágenes orientados a objetos a las imágenes, combinados con medidas de textura e intensidad de la imagen, matiz y saturación (IHS), para lograr la delimitación. Se encontró que la inclusión de un canal de infrarrojo cercano (NIR) y espectros de rojo-verde-azul (RGB), en combinación con textura o IHS, aumentó la precisión de clasificación tanto para imágenes individuales como para mosaicos por encima del 94%. Así, el sistema demostró ser adecuado para delimitar y clasificar maíz utilizando imágenes RGB y NIR y calcular la fracción de vegetación, un parámetro importante en la producción de estimaciones de rendimiento para sistemas agrícolas heterogéneos de pequeños agricultores.