Los RPAS (sistemas de aeronaves pilotadas a distancia, es decir, drones) presentan un método eficiente para mapear especies de peces forrajeros costeros en escuelas que tienen datos limitados de distribución y abundancia. Sin embargo, la adquisición de imágenes de RPAS en entornos marinos depende en gran medida de las condiciones ambientales adecuadas. Además, el tamaño, color y profundidad de las escuelas de peces forrajeros afectarán su detectabilidad en las imágenes de RPAS. En este estudio, identificamos condiciones ambientales costeras óptimas y subóptimas a través de un experimento controlado utilizando un modelo de escuela de peces que contenía cuatro señuelos de pesca similares a peces forrajeros. La escuela se colocó a profundidades de 0.5 m, 1.0 m, 1.5 m y 2.0 m en una amplia gama de condiciones costeras y luego capturamos imágenes de video de RPAS. Los resultados de un análisis de clúster, componentes principales y análisis de correlación de los datos de RPAS encontraron que las condiciones óptimas consistían en altitudes solares moderadas (20-40 grados), mares en calma, vientos bajos (<5 km/h), cielos despejados (<10% de cobertura de nubes) y baja turbidez. Las condiciones ambientales identificadas en este estudio proporcionarán a los investigadores que utilizan RPAS los mejores criterios para detectar escuelas de peces forrajeros costeros.