Se realizaron estudios de campo en 2016 y 2017 para determinar si las imágenes multiespectrales recopiladas desde un vehículo aéreo no tripulado (UAV) equipado con un sensor de cinco bandas podían identificar con éxito las infestaciones de amaranto de Palmer () de diversas densidades que crecían entre los cultivos de soja ([L.] Merr.). El sensor multiespectral captura imágenes de cinco bandas de onda: 475 (azul), 560 (verde), 668 (rojo), 840 (infrarrojo cercano [NIR]) y 717 nm (borde rojo). Se realizó un análisis de imágenes para examinar las propiedades espectrales de plantas de amaranto de Palmer y soja discretas en diversas densidades de malezas utilizando estas bandas de onda. Además, las imágenes fueron sometidas a clasificación supervisada para evaluar la utilidad de la clasificación como una herramienta para diferenciar las dos especies en un entorno de campo. La fecha fue un factor significativo que influía en los valores de reflectancia espectral de las densidades de amaranto de Palmer. Los efectos de la altitud en la reflectancia eran menos claros y dependían de la banda y densidad que se estaban evaluando. La banda de onda de infrarrojo cercano (NIR) ofreció la mejor resolución en la separación de las densidades de amaranto de Palmer. La separabilidad espectral en las otras bandas de onda era menos definida, aunque las densidades bajas de malezas pudieron ser discriminadas de manera consistente de las densidades altas. Se encontró que el amaranto de Palmer y la soja eran espectralmente distintos independientemente de la fecha de la imagen, la densidad de malezas o la banda de onda. La soja mostró una intensidad de reflectancia generalmente más baja que el amaranto de Palmer en todas las bandas de onda. La reflectancia de ambas especies dentro de las bandas de onda azul, verde, roja y de borde rojo disminuyó a medida que avanzaba la temporada, mientras que la reflectancia en NIR aumentaba. Se demostró que las bandas de onda de infrarrojo cercano y de borde rojo eran las más útiles para la discriminación de especies y mantuvieron su utilidad en la mayoría de las densidades de malezas. Se encontró que las densidades de malezas de amaranto de Palmer eran espectralmente distintas entre sí en todas las bandas de onda, con una mayor distinción al usar las bandas de onda roja, NIR y de borde rojo. La clasificación supervisada en un sistema de dos clases pudo discriminar de manera consistente entre el amaranto de Palmer y la soja con al menos un 80% de precisión general. La incorporación de un componente de densidad de malezas en estas clasificaciones introdujo un error del 65% o más en estas clasificaciones. Reducir el número de clases en un sistema de clasificación supervisada podría mejorar la precisión de la discriminación entre el amaranto de Palmer y la soja.