La seguridad alimentaria es un problema global de larga data en los últimos siglos. Erradicar el hambre y todas las formas de malnutrición para 2030 sigue siendo un desafío clave. La pandemia de COVID-19 ha puesto una presión adicional sobre la producción de alimentos, la demanda y los sistemas de cadena de suministro; impactando mayormente a los países productores e importadores de cultivos de cereales. Las cadenas de suministro de alimentos cortas, basadas en la producción de granjas locales, son menos susceptibles a las prohibiciones de viaje y exportación y funcionan como un sistema fluido ante estas presiones. Las soluciones de datos basadas en drones locales pueden ofrecer una oportunidad para abordar estos desafíos. Esta revisión tiene como objetivo presentar una comprensión más profunda de cómo las soluciones de datos basadas en drones pueden ayudar a combatir la inseguridad alimentaria causada por la pandemia, enfermedades zoonóticas y otros choques alimentarios, mejorando la productividad de los cultivos de cereales en sistemas de agricultura a pequeña escala en países de bajos ingresos. Más específicamente, la revisión abarca capacidades de detección, algoritmos prometedores y métodos, y el valor añadido de nuevos algoritmos de aprendizaje automático para el monitoreo a escala local, la estimación de biomasa y rendimiento, y su mapeo. Finalmente, presentamos las oportunidades para vincular información de la ciencia ciudadana, el internet de las cosas (IoT) basado en sensores de bajo costo y la información basada en drones con datos satelitales para escalar la estimación del rendimiento de los cultivos a una mayor extensión geográfica dentro del marco de la Observación de la Tierra.