Las malas hierbas compiten con los cultivos y son difíciles de diferenciar e identificar debido a sus similitudes en color, forma y tamaño. En este estudio, las especies de malas hierbas presentes en los campos de sorgo ( (L.) Moench), como amaranto (), verdolaga (), malva ( sp.), ciperáceas (), grama de semilla de hígado (), y Bellive (), fueron discriminadas utilizando datos hiperespectrales y fueron detectadas y analizadas utilizando imágenes multiespectrales. El análisis discriminante (DA) se utilizó para identificar las bandas espectrales más significativas para discriminar las malas hierbas del sorgo utilizando datos hiperespectrales. Los resultados demostraron una buena precisión de separación para , , sp., y (L.) Moench en 440, 560, 680, 710, 720 y 850 nm. Posteriormente, se recopilaron imágenes multiespectrales de estas seis bandas para detectar malas hierbas en los campos de cultivo de sorgo utilizando análisis de imágenes basado en objetos (OBIA). Los resultados mostraron que las diferencias entre el sorgo y las especies de malas hierbas eran detectables utilizando las seis bandas seleccionadas, con datos recopilados utilizando un vehículo aéreo no tripulado. Aquí, la mayor resolución espacial tuvo la mayor precisión para la detección de malas hierbas. Se concluyó que cada mala hierba fue discriminada con éxito utilizando datos hiperespectrales y fue detectable utilizando datos multiespectrales con una mayor resolución espacial.