Con la llegada de los sistemas de aeronaves no tripuladas pequeñas (sUAS), las imágenes capturadas por teledetección se han tomado mucho más cerca del suelo, lo que ha significado una mejor resolución y distancias de muestreo terrestre más pequeñas (GSDs). Esto ha brindado a la comunidad de la agricultura de precisión la capacidad de analizar plantas individuales y, en ciertos casos, hojas individuales en esas plantas. Esto también ha permitido un aumento dramático en la adquisición de datos para el análisis agrícola. Debido a que las colecciones de datos de teledetección de satélites y aeronaves tripuladas tenían GSDs más grandes, la auto-sombra no se consideraba un problema para la teledetección agrícola. Sin embargo, las sUAS pueden capturar estas sombras que pueden causar problemas en el análisis de datos. Este documento investiga la variabilidad inherente de la reflectancia de la vegetación mediante el análisis de seis plantas de Echinacea, como sustituto de otros cultivos comerciales, a través de diferentes variables. Estas plantas se midieron bajo diferentes condiciones climáticas (nublado y soleado), en diferentes momentos (08:00 a. m., 09:00 a. m., 10:00 a. m., 11:00 a. m. y 12:00 p. m.), y con diferentes GSDs (2, 4 y 8 cm) utilizando un espectrorradiómetro portátil de campo (ASD Field Spec). Además, se utilizó un espectrómetro de hojas para medir hojas individuales en cada planta en un entorno de laboratorio controlado. Estos espectros se analizaron para determinar si había alguna diferencia significativa en la salud de las diversas plantas medidas. Finalmente, se utilizó una cámara multiespectral MicaSense RedEdge-3 para capturar imágenes de las plantas cada hora para analizar la variabilidad producida por un sensor diseñado para la teledetección agrícola. El RedEdge-3 se mantuvo estacionario a 1.5 m sobre las plantas mientras recopilaba todas las imágenes, lo que producía un GSD de 0.1 cm/píxel. Para producir GSD de 2, 4 y 8 cm, el MicaSense RedEdge-3 debería estar a una altitud de 30.5 m, 61 m y 122 m respectivamente. Este estudio no tuvo en cuenta los efectos de fondo ni para el ASD ni para el MicaSense. Los resultados mostraron que el GSD producía una diferencia estadísticamente significativa ( < 0.001) en el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI, una métrica comúnmente utilizada para determinar la salud de la vegetación), los valores R demostraron una baja correlación entre la hora del día y el NDVI, y una prueba ANOVA de un solo sentido no mostró una diferencia estadísticamente significativa en el NDVI calculado a partir de la sonda de hojas (valor de 0.018). En última instancia, se determinó que la mejor condición para medir la reflectancia de la vegetación era en días nublados cerca del mediodía. Los días soleados produjeron auto-sombreado en las plantas que aumentó la variabilidad de los valores de reflectancia medidos (mayores desviaciones estándar en los cinco canales RedEdge-3), y el sombreado de las plantas disminuyó a medida que se acercaba el mediodía. Esta alta variabilidad de reflectancia en las plantas de equinácea dificultó medir con precisión el NDVI.