El maní (L.) es un cultivo alimentario importante para los Estados Unidos y el mundo. La región Virginia-Carolina (VC) (Virginia, Carolina del Norte y Carolina del Sur) es una región importante para el cultivo de maní en los Estados Unidos y se ve afectada por numerosos factores de estrés bióticos y abióticos. La identificación de germoplasma resistente al estrés, junto con métodos de fenotipado mejorados, son pasos importantes hacia el desarrollo de cultivares mejorados. Nuestro objetivo en 2017 y 2018 fue evaluar la colección mini-core de EE. UU. en busca de rasgos deseables, una fuente valiosa de germoplasma resistente en condiciones de agua limitada. Las accesiones fueron evaluadas utilizando técnicas de fenotipado tradicionales y de alto rendimiento (HTP), y se evaluó la idoneidad de los métodos HTP como herramientas de selección indirecta. Los métodos de fenotipado tradicionales incluyeron recuento de plantas, altura de la planta, crecimiento de ramas laterales, índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), depresión de temperatura del dosel (CTD), marchitez de las hojas, enfermedades fúngicas y virales, clasificación de trips, brotado en cáscara después de la recolección, y rendimiento de vainas. El método HTP incluyó 48 índices de vegetación aérea (VIs), que se derivaron utilizando reflectancia en rojo, azul, verde e infrarrojo cercano; los índices de espacio de color se recopilaron utilizando un dron octocóptero al mismo tiempo que el fenotipado tradicional. Ambos fenotipados se realizaron 10 veces entre 4 y 16 semanas después de la siembra. Las accesiones tuvieron rendimientos comparables a los controles de alto rendimiento. Se identificaron coeficientes de correlación de hasta 0.8 para varios VIs, con el rendimiento indicando su idoneidad para el fenotipado indirecto. La heredabilidad de sentido amplio (H) se calculó además para evaluar la idoneidad de VIs particulares para permitir ganancias genéticas. Los VIs podrían utilizarse con éxito como sustitutos de la selección de rasgos fisiológicos y agronómicos en cacahuetes. Además, este estudio indica que los sensores basados en UAV tienen potencial para medir características fisiológicas y agronómicas medidas para la cría de cacahuetes, la aplicación de insumos de tasa variable, la toma de decisiones en tiempo real y las aplicaciones de agricultura de precisión.