La agricultura de precisión es un tema de gran interés ya que es un método que permite optimizar la gestión de un cultivo desde el punto de vista Agronómico, Económico y medioambiental. Actualmente la agricultura Colombiana no posee el desarrollo adecuado en este tipo de tecnología teniendo en cuenta que el 70% de la agricultura no está tecnificada. En los procesos realizados en la agricultura, se encuentra la estimación de malezas para la aplicación de herbicidas. Estas estimaciones pueden ser tomadas de forma manual a lo largo de todo el cultivo o mediante técnicas de muestreo. Este método es más eficiente que el muestreo manual ya que la variabilidad espacial de maleza se puede segmentar de manera más sistemática. A partir de este muestreo se pudo determinar que la distribución de maleza podría seguir una distribución de probabilidad de Poisson o binomial negativa. Sin embargo, las técnicas de muestreo implican la destreza del ingeniero agrónomo, debido a que el proceso de cuantificación y clasificación de la maleza es realizado de manera manual y de forma aproximada. En consecuencia, esta técnica genera unos niveles de error elevados añadido en las fases de muestreo y de cuantificación manual. Por lo anterior, es conveniente el uso de herramientas de sensado y de software que permitan estimar de manera más precisa la cantidad de maleza en cultivos agrícolas en Colombia. El objetivo de este proyecto es desarrollar un software que permita cuantificar la maleza de cultivos de hortalizas en zonas agrícolas colombianas, a partir de imágenes multi espectrales del cultivo. Se espera que con esta tecnología sea posible determinar de manera más precisa los lugares en los que se deben aplicar herbicidas incrementando la eficiencia económica además de los beneficios medioambientales y de salubridad que esto conlleva.