Los brotes periódicos de Thaumetopoea pityocampa alimentándose de agujas de pino pueden representar una amenaza para los bosques de coníferas mediterráneas al causar una defoliación severa de los árboles, reducción del crecimiento y, eventualmente, mortalidad. Para monitorear de manera rentable los daños temporales y espaciales en los bosques mixtos de pino y roble utilizando sistemas aéreos no tripulados (UAS) para imágenes multiespectrales, nuestro objetivo fue desarrollar una herramienta de clasificación por umbral simple para los profesionales forestales como un método alternativo a clasificadores complejos como Random Forest. Los vuelos de UAS se realizaron durante el invierno de 2017-2018 sobre cuatro áreas de estudio en Cataluña, noreste de España. Para detectar la defoliación y distinguir aún más las especies de pino, realizamos análisis de umbral de histograma anidado con cuatro índices de vegetación (IVs) derivados de UAS y evaluamos la precisión de la clasificación. El índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y el NDVI de borde rojo fueron los que mejor funcionaron para detectar la defoliación con una precisión general del 95% en el área total de estudio. Para discriminar las especies de pino, los resultados de precisión del 93-96% solo se lograron con el NDVI verde en el área de estudio parcial, donde la clasificación de Random Forest combinada para defoliación y especies de árboles resultó en un 91-93%. Finalmente, logramos estimar los umbrales promedio de los IVs para detectar la defoliación en toda el área, lo que puede ser aplicable en bosques de pino mediterráneos similares para monitorear la salud forestal regional a gran escala.