El repollo de kimchi crece en Corea del Sur y es un ingrediente esencial para hacer kimchi con el método kimjang. La técnica de gestionar y monitorear con precisión cultivos como el repollo de kimchi juega un papel importante en la estabilización de los precios al consumidor. Se espera que los vehículos aéreos no tripulados (UAVs) se utilicen de manera más amplia en la agricultura global y local. Los sitios agrícolas en los que se cultivan repollos de kimchi están afectados por diversas condiciones climáticas, del terreno y del suelo, lo que requiere tecnologías que puedan adquirir esa información de manera precisa y rápida. Los UAVs y los sensores pueden proporcionar algunos de estos datos. En este estudio, establecimos un ambiente de cultivo para el repollo de kimchi e investigamos la correlación entre un sensor multiespectral adjunto a un UAV y un espectrorradiómetro portátil de campo. La medición de reflectancia utilizando un espectrorradiómetro se realizó en 99 repollos de kimchi en un área de prueba del Monte Maebong. Nuestro objetivo era encontrar un método para obtener información precisa sobre la vegetación combinando la información de alta resolución espacial y temporal de la observación del UAV con la resolución espectral del espectrorradiómetro. El análisis espectral se utilizó para identificar la diferencia entre el repollo sano y el que crece mal, y para encontrar la longitud de onda que más afectaba al crecimiento. El espectro hiperespectral del espectrorradiómetro reflejaba las características precisas de la vegetación y contribuía en gran medida a la identificación de índices de vegetación. Se presenta un método para corregir los errores que ocurrieron en la monitorización en tierra y con UAV, y la diferencia resultante de la aplicación de la longitud de onda de banda ancha del UAV y la longitud de onda única del espectrorradiómetro a través de un análisis de correlación. Se aplicó el método de ecuación de calibración a la información espacial del UAV y se utilizó para crear un mapa preciso de índice de vegetación de distribución normalizada (p-NDVI). El mapa p-NDVI se organizó en cuatro categorías para la selección de repollos con crecimiento saludable (bueno). Nuestros resultados muestran que (1) se encontró que el método de análisis espectral combinado es más preciso y distinto que los métodos convencionales, y (2) los métodos para estimar el estado de crecimiento del repollo mostraron una correlación significativamente más alta que el NDVI basado en UAV. En la etapa de madurez, se logró una alta precisión (R = 0.7816, RMSE = 0.06) para el NDVI. Aunque este mapa es el resultado de la monitorización limitada de la vegetación de las imágenes de UAV tomadas durante la etapa de madurez, podría ser de gran ayuda para gestionar la calidad y producción del repollo. Sin embargo, la gestión eficiente del repollo de kimchi de alta montaña requiere una investigación continua bajo diversas condiciones para permitir una monitorización periódica y sistemática utilizando UAVs y sensores.