El monitoreo de rasgos del trigo en diversos entornos requiere herramientas de detección confiables que equilibren precisión, costo y escalabilidad. Este estudio compara el rendimiento de la detección de NDVI proximal y derivada de UAV para predecir los rasgos agronómicos clave en el trigo de invierno. La investigación se llevó a cabo en un experimento de campo a largo plazo de NPK en suelos de Chernozem Háplico en Rimski anevi, Serbia, utilizando imágenes multiespectrales de UAV y un sensor proximal de mano para recopilar datos de NDVI en 400 microparcelas y seis etapas fenológicas. El NDVI derivado de UAV logró un valor medio más alto (0.71 frente a 0.60), un menor coeficiente de variación (29.2% frente a 33.0%) y una correlación más fuerte con las lecturas de POM (R2 = 0.92). Para la predicción de rasgos, el NDVI basado en UAV alcanzó valores de R2 de hasta 0.95 para el rendimiento de grano y 0.84 para la altura de la planta, superando al POM (R2 máximo = 0.94 y 0.83, respectivamente), y mostró una consistencia temporal superior (R2 promedio = 0.74 frente a 0.64). Aunque el POM tuvo un rendimiento comparable durante la mitad de la temporada en condiciones controladas, su sensibilidad al manejo del operador y la resolución espacial limitada redujeron la robustez en escenarios de campo más variables. Un análisis de costo-beneficio reveló que el POM ofrece ventajas en asequibilidad, facilidad de uso y despliegue en entornos de pequeña escala, mientras que los sistemas de UAV son más adecuados para el monitoreo a gran escala debido a su mayor resolución espacial y riqueza de datos. Los hallazgos destacan la importancia de seleccionar tecnologías de detección basadas en el contexto biológico, los objetivos operativos y las limitaciones de recursos, y sugieren que combinar métodos a través de muestreo estratificado puede mejorar la eficiencia y precisión del monitoreo de cultivos en la agricultura de precisión.