El uso de herramientas no invasivas en la inspección y detección de enfermedades de gran incidencia en cultivos agrícolas, como la antracnosis en mango y la marchitez por Verticillium en papa, puede ofrecer al productor la posibilidad de mejorar e incrementar la calidad y cantidad de los productos agrícolas cosechados a través de un control eficaz de patógenos en campo. Lo anterior también implica una reducción del uso de agroquímicos en campo y, por ende, del impacto de esta actividad en el medio ambiente. De ahí que surja la necesidad del desarrollo de una solución no invasiva para la detección temprana de estas enfermedades a nivel foliar y en condiciones de campo. Gracias al potencial demostrado de los sistemas de visión por computador y las técnicas de inteligencia artificial en agricultura de precisión, se propone el uso y análisis de imágenes hiperespectrales y térmicas adquiridas sobre cultivos de mango y papa para su correlación con los síntomas asociados a la antracnosis y marchitez por Verticillium, respectivamente. Los procedimientos a desarrollarse incluirán el desarrollo de un esquema de adquisición en campo de imágenes hiperespectrales y térmicas con vehículo aéreo no tripulado, la caracterización de las enfermedades en campo para verificación de su presencia en los cultivos bajo estudio y el desarrollo de modelos de detección de estas enfermedades basados en técnicas estándar de aprendizaje de máquina. El protocolo de adquisición de imágenes en campo y los modelos de detección de antracnosis en mango y verticillium en papa serán probados, en una fase posterior del proyecto de investigación, para validar su desempeño en condiciones reales de operación y para establecer una metodología de base aplicable a otros cultivos agrícolas que sufran de la presencia de estas enfermedades.