La calidad de los datos de imagen y el potencial para invertir los parámetros de crecimiento de los cultivos son esenciales para utilizar de manera efectiva los sistemas de sensores basados en vehículos aéreos no tripulados (UAV) en la agricultura de precisión (PA). Sin embargo, la investigación existente no logra proporcionar un examen exhaustivo de la calidad de los datos del sensor y el potencial de inversión de los parámetros de crecimiento de los cultivos, y aún existe ambigüedad sobre cómo la calidad de los datos afecta el potencial de inversión. Por lo tanto, este estudio exploró el potencial de aplicación de imágenes RGB y multiespectrales (MS) adquiridas de tres plataformas UAV ligeras en el ámbito de la PA: el DJI Mavic 2 Pro (M2P), Phantom 4 Multispectral (P4M) y Mavic 3 Multispectral (M3M). La fiabilidad de la calidad de datos a escala de píxel fue evaluada en base a métricas de evaluación de calidad de imagen, y tres parámetros de crecimiento del trigo de invierno, biomasa sobre el suelo (AGB), contenido de nitrógeno de la planta (PNC) y desarrollo de análisis de suelo y planta (SPAD), fueron invertidos utilizando modelos de aprendizaje automático basados en características de imagen de múltiples fuentes a escala de parcela. Los resultados indicaron que la calidad de la imagen RGB del M3M superó a la del M2P, mientras que la calidad de la imagen MS fue marginalmente superior a la del P4M. Sin embargo, estas ventajas en la calidad de datos a escala de píxel no mejoraron la precisión de la inversión de los parámetros de los cultivos a escala de parcela. Las características espectrales (SFs) derivadas del sensor MS basado en P4M demostraron ventajas significativas en la inversión de AGB (R = 0.86, rRMSE = 27.47%), mientras que las SFs derivadas de la cámara RGB basada en M2P exhibieron el mejor rendimiento en la inversión de SPAD (R = 0.60, rRMSE = 7.67%). Además, combinar características espectrales y texturales derivadas del sensor MS basado en P4M produjo la mayor precisión en la inversión de PNC (R = 0.82, rRMSE = 14.62%). Este estudio aclaró la calidad de datos de tres sistemas de sensores UAV montados prevalentes en PA y su influencia en el potencial de inversión de parámetros, ofreciendo orientación para seleccionar sensores apropiados y monitorear los principales parámetros de crecimiento de cultivos.