Este documento presenta un procedimiento para la comparación de dos tecnologías desarrolladas para clasificar los árboles de durazno según su estado nutricional. La primera tecnología utiliza el valor del medidor de hojas SPAD-502 para caracterizar las clases de árboles según lo indicado por expertos agrónomos: árboles con clorosis leve, intermedia y fuerte. Se utiliza como referencia para la segunda tecnología, que utiliza una combinación de dos índices multiespectrales calculados a partir de imágenes hiperespectrales de reflectancia. Específicamente, se calculan R_NDVI = (R800 - R670)/(R800 + R670) y HyperSPAD = (R940/R650) para cada píxel de hoja. Se propone una metodología automatizada que establece dos umbrales ópticos (tres categorías hiperespectrales) teniendo en cuenta los valores atípicos según una distribución normal, junto con una optimización iterativa del límite que determina la mejor asignación de árboles a uno de los tres niveles SPAD_502 de estado nutricional, como se requiere para fines agronómicos prácticos como la fertilización. La distribución Chi 2 se utiliza para confirmar la similitud de ambas clasificaciones nutricionales. Estos resultados fomentan el uso de cámaras multiespectrales a bordo para monitorear el estado nutricional de los árboles y establecer una estrategia de fertilización más eficiente donde los insumos se aplican según el estado individual, con la consiguiente reducción de pérdidas de fertilizantes como el nitrógeno a la atmósfera, suelo y agua resultantes de la sobreaplicación.