早期采用无人机的使用者似乎共同认为农业无人机是大型耕作时的一个良好工具。但无人机内置传感器产生的大量实地现况数据，若未当天使用，则很容易被“淹没”在内存储存空间中，衍生难以管理的问题。
听到早期采用无人机(drone)的人提到，配备多光谱传感器的低空飞行平台可以取得任何高分辨率的实地现况资料(field data)，包含灌溉系统性能与土壤地图，这些地图告诉种植者在何处与何时施用肥料。
这些早期采用者似乎共同认为农业无人机是大型耕作时的一个良好工具，包含需要密切注意数千英亩灌溉土地的大型耕作者，或是“高价值”作物的农民，像是葡萄园和果园管理人员。农业无人机传感器和资料分析专家MicaSense 业务开发经理Drew Baustian说：“我们看到那块市场有更多发展潜力。”
大型耕作者可以从商业飞行员或随时可取得的商业卫星影像中获取土地相关的感测数据。后者提供了大范围的信息，但细微度不够，而且载人飞机必须事先预约。支持采用无人机的人指出，当农民需要实地数据时可以采用低空飞行，而不是与所有其他耕种者一起排队等候在暴雨后进行实地调查。
与飞机或是卫星不同，无人机搭载热与多光谱传感器，可以在云层下面拍摄。
(图片来源：MicaSense)
位于西雅图的MicaSense推出一个无人机专用的多光谱影像传感器，连同一个基本热传感器在五个光谱波段运作。Baustian声称，其分辨率足够提供种植者叶片和植物数据，用作表型观测(phenotyping)。
赶上无人机的潮流
位于加州中央圣华金河谷(Central San Joaquin Valley)的Justin Metz的家族拥有12,000英亩的土地，他们很早就赶上农业无人机的风潮。虽然一些抱持怀疑态度的人看不到投资此技术的快速回报，但Metz说，他在无人机上的操作上已慢慢熟能生巧，透过经验学习，了解如何让无人机在加州这个充满大型农场的地方成为有用的种植工具，栽种种类包含西红柿、蔬菜与棉花等。
一但农民想到如何运用这些土壤和水分地图，将能获取大量有用的资料。像John Deere这样的大型农业设备制造商，让使用者能轻易地收集和无线传输这些无人机或地面传感器所取得的实地现况资料。
和Baustian一样，Metz提到无人机所拥有的灵活性。“随时在你想要的地方即可发动无人机，而不用与机师安排航班。”
Metz提到，使用无人机进行土壤地图分析，藉以了解不同作物的养份含量，并在何时施用肥料或农药时做出更好的判断。Metz说，土壤制图(soil mapping)还可以辨识黏土和沙质土壤，让种植者可以优化灌溉网络，确保有“足够的水，而非过量的水”，特别是在不透水的黏土中。
热传感器还可确认作物水分和哪些土地的干燥速度最快，这些数据有助于规划采收进度，并且有助于确认所需的机器、采收特定作物的相对难度，甚至是机器操作员根据过往经验在某一特定土地所需的采收量。
关于数据管理？
Metz透过无人机的App将大部分的实地数据传输到John Deere运营中心。无人机本身会产生大量数据，因此数据管理变得至关重要。Ag无人机使用者需要在收集到实地数据后立即取用，最好是当天，否则这些资料很快就会被一长串未命名档案淹没。尽管影像经过地理标记，但这些档案必须从内存中被拼凑出来。
早期采用农业无人机者喜爱它的便利性，但难以管理传感器所产生的实地现况数据。他们建议利用“低和慢”的方法，从小范围开始。(数据源：Association of Unmanned Vehicles Systems)
至于投资报酬率(ROI)，Metz建议操作农业无人机应先小规模地从单一区域开始，然后扩大到实地数据的收集。他建议：“一开始先量力而为。”
他继续说到，“去找低垂的水果”来加快投资回收。建议的方案是在Ag无人机上设置热传感器，以尽可能地减少水份流失。如此一来，节省下来的费用也许就足以打平无人机、传感器和数据管理的投资费用。
最后，Metz提到可采用卫星影像作为大区域监测，无人机则采用低空与缓慢的方式进行较为精细的监测。
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