La agricultura de precisión reconoce cada vez más el potencial transformador de los sistemas aéreos no tripulados (UAS) para el monitoreo de cultivos y la evaluación de campos, sin embargo, la investigación destaca consistentemente las barreras de usabilidad significativas como las principales limitaciones para la adopción generalizada. Los complejos procesos de planificación de misiones, que incluyen la creación de planes de vuelo detallados y la gestión de puntos de referencia, presentan desafíos técnicos sustanciales que afectan principalmente a los operadores no expertos. Los agricultores y sus equipos generalmente prefieren herramientas fáciles de usar y directas, como lo demuestra la rápida adopción de sistemas de guía GPS, lo que subraya la necesidad de una planificación de misiones más sencilla en las operaciones de UAS. Para mejorar la accesibilidad y la seguridad en el control de UAS, especialmente para operadores no expertos en agricultura y campos relacionados, proponemos un Marco de Control Seguro de UAS (SAUCF): un sistema integral para la gestión de misiones de UAS impulsado por lenguaje natural con autenticación biométrica de doble factor integrada. El marco convierte las instrucciones habladas del usuario en planes de vuelo ejecutables aprovechando un planificador de misiones impulsado por un modelo de lenguaje que interpreta los comandos de voz transcritos y genera directivas operativas contextuales, incluyendo despegue, monitoreo de ubicación, regreso a casa y operaciones de aterrizaje. La orquestación de misiones se realiza a través de un agente de modelo de lenguaje grande (LLM), junto con un mecanismo de supervisión humano en el bucle que permite a los operadores revisar, ajustar o confirmar los planes de misión antes de su implementación. Además, SAUCF ofrece una función de anulación manual, permitiendo a los usuarios asumir el control directo o interrumpir misiones en cualquier etapa, asegurando la seguridad y la adaptabilidad en entornos dinámicos. Las demostraciones de prueba de concepto en una plataforma de UAS con computación a bordo validaron la transcripción de voz a texto confiable, la verificación biométrica a través de coincidencia de voz y autenticación facial, y la efectiva transferencia Sim2Real de planes de misión impulsados por lenguaje natural desde entornos de simulación a operaciones físicas de UAS. Las evaluaciones iniciales mostraron que SAUCF redujo el tiempo de planificación de misiones, minimizó errores de comando y simplificó flujos de trabajo complejos de múltiples objetivos en comparación con herramientas tradicionales basadas en puntos de referencia, aunque se necesita una validación de campo integral para confirmar estos hallazgos preliminares. La integración de interacción basada en lenguaje natural, verificación de identidad en tiempo real, orquestación LLM con humano en el bucle y capacidades de anulación manual permite que SAUCF reduzca significativamente la barrera técnica para la operación de UAS mientras asegura la seguridad de la misión, la fiabilidad operativa y la autonomía del operador en condiciones del mundo real. Estos hallazgos sientan las bases para ensayos de campo sistemáticos y sugieren que priorizar la facilidad de operación en la planificación de misiones puede impulsar un despliegue más amplio de tecnologías de UAS.