Este documento explora la integración de la imagen hiperespectral basada en UAV y algoritmos avanzados de IA para el mapeo de texturas del suelo y la detección de estrés en entornos agrícolas. El enfoque principal radica en aprovechar los datos de sensores multimodales, incluyendo la imagen hiperespectral, la imagen térmica y la espectroscopía de rayos gamma, para permitir un monitoreo preciso de los estresores abióticos y bióticos en los cultivos. Se introduce un algoritmo innovador que combina índices de vegetación, planificación de rutas y métodos de aprendizaje automático para mejorar la eficiencia de la recolección y análisis de datos. Los resultados experimentales demuestran mejoras significativas en precisión y eficiencia operativa, allanando el camino para la toma de decisiones en tiempo real y basada en datos en la agricultura de precisión.