Agricultural monitoring is important to anticipate information about productivity or production and detect problems that may affect it. One way to follow the development of a crop is to monitor its growth and the changes that occur in plants throughout their phenological cycle. This information is commonly obtained from manual measurements that have limitations such as scale, workplace and execution delay. Here we present the data collection in the field using Remotely Piloted Aircraft (RPA), popularly known as Drone. Through a low-cost RGB remote sensor embedded in the equipment, photographs can be collected that, after being processed, generate digital files. These allow the analysis and generation of information in a similar way to manual surveys not only locally, but in a considerable geographic area. Aerophotogrammetric surveys were carried out at different dates of the maize phenological cycle using an RPA Mavic 2 Pro, equipped with the L1D-20c camera. The Agisoft Metashape program was used to process the photos, through which point clouds, Digital Terrain Model (DTM) and orthomosaics were generated. By calculating the difference between the point clouds and the MDT using the Compute cloud/mesh distance technique of the CloudCompare program, the estimated canopy heights were obtained. Using spectral transformations calculated in the Agisoft Metashape program, the soil/plant separation was obtained, which is necessary to analyze the crop without the influence of soil or straw in early stages. The point clouds were analyzed using descriptive statistics and the average values of vegetation indices provided information about the state of the crop. The techniques provided the quantitative and qualitative evaluation of the point clouds referring to 5 stages of maize development, allowing the estimation of plant growth and the monitoring of the dynamics of the phenological evolution of the canopy. The possibility of using low-cost cameras brings new opportunities for agricultural research and monitoring.O monitoramento agrícola é importante para antecipar informações sobre a produtividade ou produção e detectar problemas que venham a afetá-las. Uma forma de acompanhar o desenvolvimento de uma lavoura é monitorar seu crescimento e as mudanças que ocorrem nas plantas ao longo do seu ciclo fenológico. Obtém-se estas informações, comumente, a partir de medições manuais que apresentam limitações como escala, local de trabalho e demora na execução. Diante do exposto, apresentase o levantamento de dados em campo usando-se Aeronave Remotamente Pilotada (RPA), popularmente conhecida como Drone. Por meio de um sensor remoto RGB de baixo custo embarcado no equipamento, pode-se coletar fotografias que depois de processadas geram arquivos digitais. Estes permitem a análise e a geração de informações de forma semelhante aos levantamentos manuais não apenas localmente, mas em uma área geográfica considerável. Realizaram-se os levantamentos aerofotogramétricos em diferentes datas do ciclo fenológico do milho por meio de uma RPA Mavic 2 Pro, equipada com a câmera L1D-20c. Para o processamento das fotos utilizou-se o programa Agisoft Metashape, por meio do qual geraram-se as nuvens de pontos, Modelo Digital de Terreno (MDT) e ortomosaicos. Calculando-se a diferença entre as nuvens de pontos e o MDT por meio da técnica Compute cloud/mesh distance do programa CloudCompare, obteve-se as alturas estimadas do dossel. Utilizando-se de transformações espectrais no programa Agisoft Metashape, calculou-se a separação solo/planta, que é necessária para analisar a cultura sem a influência do solo ou palha, existente em estádios iniciais. Analisou-se as nuvens de pontos por meio de estatística descritiva e os valores médios dos índices de vegetação, geraram informações sobre o estado em que se encontrava a cultura. As técnicas utilizadas proporcionaram a avaliação quantitativa e qualitativa das nuvens de pontos referentes a 5 estádios de desenvolvimento do milho, permitindo estimar o crescimento das plantas e acompanhar a dinâmica de evolução fenológica do dossel. A possibilidade da utilização de câmeras de baixo custo traz novas oportunidades de pesquisa e monitoramento agrícola.