Los datos de imágenes resultan útiles para mapear espacios vacíos en caña de azúcar. Sin embargo, si la calidad de los datos es pobre o el momento de volar una plataforma aérea no es compatible con la fenología, la predicción se vuelve bastante inexacta. Por lo tanto, analizamos cómo la combinación del tamaño del píxel (3.5, 6.0 y 8.2 cm) y la altura de la planta (0.5, 0.9, 1.0, 1.2 y 1.7 m) podría impactar el mapeo de espacios vacíos en imágenes RGB de vehículos aéreos no tripulados (UAV). Ambos factores influyeron significativamente en el mapeo. Cuanto mayor era el píxel o la planta, menos precisa era la predicción. El error era más probable que ocurriera en regiones del campo donde la vegetación en crecimiento activo se superponía en espacios vacíos de 0.5 m. Por lo tanto, ni siquiera el píxel de 3.5 cm los capturaba. En general, los píxeles de 3.5 cm y las plantas de 0.5 m superaron a otras combinaciones, convirtiéndose en la solución más precisa (error absoluto ~0.015 m) para el mapeo remoto en el campo. Nuestros conocimientos son oportunos y proporcionan un avance relevante para el progreso en la prominencia del campo de volar un UAV para mapear espacios vacíos. Permitirán a los productores tomar decisiones sobre replantación y fertilización con datos de imágenes de alta resolución específicos del sitio.