O estudo teve como objetivo identificar o risco de queda de árvores por meio de técnicas de sensoriamento remoto em rodovias. Utilizando imagens coletadas por uma aeronave remotamente pilotada, foi realizado o processamento das imagens e a geração de modelos digitais de elevação e terreno. Através da comparação com dados observados em campo, foi construída uma matriz de confusão para avaliar a precisão do método. Os resultados mostraram que o método de sensoriamento remoto teve uma acurácia de 77%, precisão de 80%, recall de 67% e especificidade de 86% na identificação das áreas de risco. Aproximadamente 30,8% do trajeto apresentou risco de queda de árvores. A aplicação de medidas de segurança na faixa de domínio rodoviário, incluindo a remoção de árvores em risco, é essencial para reduzir acidentes e danos causados por quedas de árvores. O uso de veículos aéreos não tripulados mostrou-se uma alternativa eficiente para identificar áreas com potencial risco, subsidiando ações para promover a gestão da arborização em área de rodovia.