La rápida deterioración de la infraestructura vial requiere métodos precisos y eficientes para detectar los daños en el pavimento. Los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) han surgido como una alternativa confiable a las técnicas de inspección convencionales, permitiendo la adquisición de datos de alta resolución y una mayor seguridad operativa. Este estudio investiga la aplicación de la técnica de Captura Oblicua Inteligente (COI) para la inspección del pavimento a través de una calibración sistemática de los parámetros de vuelo del VANT, incluyendo la Distancia de Muestreo en el Suelo (DMS), la superposición frontal y lateral, el ángulo de inclinación de la cámara y el patrón de vuelo. Se llevó a cabo una campaña experimental estructurada, que comprendió 135 combinaciones de parámetros evaluadas en tres escenarios independientes, resultando en un total de 405 vuelos de VANT. El análisis se centró en evaluar el impacto de estos parámetros en la calidad visual de las reconstrucciones bidimensionales del pavimento y la eficiencia del procesamiento. Los resultados muestran que una configuración que consiste en una DMS de 0.5 cm/píxel, 70% de superposición frontal, 80% de superposición lateral y un ángulo de inclinación de la cámara de 70 grados logra el mejor equilibrio entre la calidad de reconstrucción y el costo computacional. Además, los hallazgos indican que la Captura Oblicua Inteligente no proporciona una mejora estadísticamente significativa en la calidad de reconstrucción para infraestructuras lineales en comparación con configuraciones oblicuas convencionales, a pesar de requerir un mayor número de imágenes y tiempos de procesamiento más largos. En general, los resultados demuestran que la calibración de los parámetros de vuelo juega un papel más crítico que la adopción de estrategias de adquisición avanzadas como la Captura Oblicua Inteligente. Este estudio proporciona pautas prácticas y reproducibles para la inspección del pavimento basada en VANT, apoyando la adquisición eficiente de datos mientras se minimiza la información redundante y los costos computacionales innecesarios en los flujos de trabajo de monitoreo de infraestructura.