Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un método de teledetección para estimar el peso fresco sobre el suelo (AGFW) de la caña de azúcar utilizando imágenes multiespectrales y detección y medición de luz (LiDAR). Los datos de teledetección se adquirieron de un vehículo aéreo no tripulado (drone). Se cosecharon parcelas de muestra y se midió el AGFW de cada parcela. Las alturas y volúmenes de las copas de caña de azúcar se obtuvieron aislando las copas de árboles individuales utilizando un modelo digital de superficie derivado de LiDAR del área. Se probaron modelos de regresión lineal múltiple (MLR) y regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) para los AGFW muestreados en campo (variable dependiente) y las alturas y volúmenes individuales de la cubierta, y se utilizaron índices espectrales como variables independientes o predictores. El modelo PLSR mostró resultados más prometedores que el modelo MLR al predecir el AGFW en el área de estudio. Aunque PLSR es adecuado para un gran número de variables predictoras colineales y un número limitado de muestras de campo, este estudio mostró resultados moderados (R2 = 0.5). La apariencia visual de la distribución espacial del mapa de AGFW es satisfactoria. El número limitado de muestras de campo sobreajustó los resultados de predicción del MLR. En general, esta investigación destaca el potencial de integrar tecnologías de teledetección en la industria de la caña de azúcar, mejorando así la estimación de rendimientos y la gestión efectiva de cultivos.