Los recientes avances técnicos y jurisdiccionales, junto con la disponibilidad de plataformas de bajo costo, han facilitado la implementación de vehículos aéreos no tripulados (VANT) en aplicaciones de detección de árboles individuales (DAI). La fotogrametría basada en VANT o la estructura a partir del movimiento es un ejemplo de tal técnica de bajo costo, pero requiere una planificación detallada previa al vuelo para generar los productos 3D deseados necesarios para la DAI. En este estudio, nuestro objetivo fue encontrar los parámetros de vuelo más óptimos (altitud de vuelo y superposición de imágenes) y las opciones de procesamiento (tamaño de la ventana de suavizado) para la detección de árboles de tejo en Bélgica. A continuación, probamos la transferibilidad del algoritmo de segmentación controlado por marcadores desarrollado aplicándolo a la delimitación de olivos en un huerto en Grecia. Encontramos que los parámetros de procesamiento tenían un efecto mayor en la precisión y exactitud de la DAI que los parámetros de vuelo. En particular, una ventana de suavizado de 3 x 3 píxeles tuvo el mejor rendimiento (puntuaciones F de 0.99) en comparación con ningún suavizado (puntuaciones F entre 0.88 y 0.90) o un tamaño de ventana de 5 (puntuaciones F entre 0.90 y 0.94). Además, los resultados muestran que la transferibilidad del modelo aún puede ser un cuello de botella, ya que no captura características inducidas por la gestión, como la forma típica de la copa de los olivos (puntuaciones F entre 0.55 y 0.61).