La recolección de datos en tiempo real y la toma de decisiones con drones jugarán un papel importante en la ganadería y la agricultura de precisión. Los drones ya se están utilizando en la agricultura de precisión. Sin embargo, este no es el caso para los entornos de ganadería y agricultura en interiores debido a varios desafíos y limitaciones. Estos entornos interiores están limitados en espacio físico y existe el problema de localización, debido a la falta de disponibilidad de GPS. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo dar un paso hacia el uso de drones para la gestión de la agricultura y la ganadería en interiores. Para investigar la posición de los drones en estos espacios de trabajo, se compararon dos algoritmos de localización y mapeo simultáneos visuales (VSLAM): LSD-SLAM y ORB-SLAM, utilizando una cámara monocular a bordo de un pequeño dron. Se llevaron a cabo varios experimentos en un invernadero y un establo de una granja lechera, analizando la trayectoria absoluta y el error de pose relativo. Se encontró que el enfoque que mejor se adapta a estos espacios de trabajo es ORB-SLAM. Este algoritmo fue probado realizando navegación por puntos de referencia y generando mapas a partir de las áreas agrupadas. Se demostró que el VSLAM aéreo podría lograrse dentro de estos espacios de trabajo y que el monitoreo de plantas y ganado podría beneficiarse del uso de tecnología de drones asequible y comercial.