Se diseñó un algoritmo de control que permita la navegación pre-programada para el seguimiento de trayectorias de un vehículo aéreo no tripulado (UAV’s) para realizar la supervisión y transmisión en línea de la calidad del aire. La estrategia de control propuesta valida el vuelo autónomo de una trayectoria pre-programadas que se aplica experimentalmente a partir de un modelo cinemático. Se integra al UAV sensores inteligentes que permiten la recolección de información sobre la calidad de aire. Esto supervisa variables climáticas y gases contaminantes del ambiente presente en una trayectoria dada. El diseño permite incorporar nuevos sensores, para identificar niveles de gases y otros contaminantes en áreas críticas. Los sensores incorporados a la tarjeta de desarrollo Arduino NANO que con el UAV forman el sistema electrónico de supervisión que se comunica por radio frecuencia con la estación remota en tierra a una distancia máxima de 2 km sin obstáculos y con una alimentación de 5Vcd. Mediante la plataforma virtual de supervisión desarrollado en el software GUIDE Matlab 2015a se recibe en tiempo real como una cadena de caracteres ASCII, mediciones obtenidas por los sensores de Temperatura, Humedad, Monóxido de Carbono, Ozono, Dióxido de Nitrógeno y Dióxido de Azufre, que almacena y permite generar un reporte de la información de gases contaminantes registrada Se comprueba que el sistema no incorpora error en las mediciones y se mide la temperatura ambiente y la humedad relativa, con precisión de ±2℃ y ±5% HR y niveles de gases contaminantes como CO, SO2, NO2 y Ozono. Valores que se ajustan al diseño previsto para esta investigación. Ampliar el número de variables a supervisión de la calidad de aire que el UAVSCCA dispone como: Micro partículas PM10, Micro partículas PM2.5, alcohol, cloro, sulfuros de hidrogeno.A control algorithm that allows pre-programed navigation for tracking trajectories of unmanned aerial vehicles (UAVs) to perform monitoring and online transmission of air quality was designed. The proposed control strategy validates the autonomous flight of a pre-programed trajectory experimentally applied from a kinematic model. Intelligent sensors are integrated into UAV that allow the collection of information on air quality. This monitors climatic variables and gaseous pollutants from the environment present in a given path. The design allows to incorporate new sensors to identify levels of gases and other pollutants in critical areas. Sensors built into the Arduino NANO development board with the UAV from the electronic monitoring system that communicates by radio frequency remote ground station at a maximum unhindered distance of 2 km and a 5VDC power. Through virtual monitoring platform developed in the GUIDE Matlab2015a software is received in real-time as a string of ASCII characters, measurements obtained by the sensors of temperature, humidity, carbon monoxide, ozone, nitrogen dioxide and dioxide sulfur, which stored and can generate a report for the information of gaseous pollutants recorded. It is found that the system does not incorporate measurement error and room temperature and relative humidity measured with accuracy ±2 °C and ±5% RH and levels of polluting gases CO, CO2, NO2 and Ozone. Values that fit the intended design for this research. Expand the number of variables to monitor air quality that the UAVSCCA has as Micro-particles PM-10, Micro-particles PM-2.5, alcohol, chlorine, hydrogen sulfide.