La sequía se está exacerbando anualmente debido al reciente calentamiento global, lo que provoca daños cruciales en el crecimiento de los cultivos y en los rendimientos finales. La soja, uno de los cultivos más consumidos en todo el mundo, también se ha visto afectada en este proceso. Se requiere el desarrollo de una variedad resistente para resolver este problema, que se considera el método más eficiente para los productores de cultivos. Para acelerar los ciclos de reproducción, la ingeniería genética y las tecnologías de fenotipado de alto rendimiento han reemplazado los métodos de reproducción convencionales. Sin embargo, el método de fenotipado novedoso actual aún necesita ser optimizado por especies y variedades. Por lo tanto, nuestro objetivo fue evaluar los fenotipos más apropiados y efectivos para evaluar el estrés por sequía aplicando un método basado en imágenes de alto rendimiento en la población de mapeo de asociación anidada (NAM) de sojas. Los rasgos basados en imágenes adquiridos de la plataforma de fenotipado se dividieron en tres grandes categorías: área, contorno y color, y demostraron un aspecto para cada característica. El análisis de los rasgos categorizados interpretó las respuestas al estrés en cambios morfológicos y fisiológicos. La evaluación del estrés por sequía, independientemente de las variedades, fue posible al combinar varios rasgos basados en imágenes. Podríamos sugerir que una combinación de rasgos basados en imágenes obtenidos mediante visión por computadora puede ser más eficiente que usar solo un rasgo para la agricultura de precisión.