Los recolectores actuales de tomates se basan principalmente en el color externo como único indicador de madurez. Sin embargo, este enfoque a menudo resulta en una cosecha prematura, lo que lleva a una acumulación insuficiente de licopeno y un contenido nutricional subóptimo para el consumo humano. Tales limitaciones son especialmente críticas en sistemas de agricultura de ambiente controlado (CEA), donde maximizar la calidad de la fruta y la densidad de nutrientes es esencial tanto para el rendimiento como para la salud del consumidor. Para abordar ese desafío, este estudio introduce un marco novedoso de preparación para la cosecha multimodal adaptado a las granjas inteligentes basadas en tecnología de película de nutrientes (NFT). El enfoque propuesto integra diagnósticos de estrés a nivel de planta y fenotipado a nivel de fruta utilizando biosensores portátiles, visión por computadora asistida por IA y sensores fisiológicos no invasivos. Marcadores fisiológicos clave, incluidos el compuesto orgánico volátil (VOC) metanol, las fitohormonas ácido salicílico (SA) y ácido indol-3-acético (IAA), y las concentraciones de nutrientes nitrato y amonio, se combinan con rasgos fenómicos como el color de la fruta (a*), el tamaño, el índice de clorofila (rGb) y el estado hídrico. La innovación radica en un pipeline de toma de decisiones de cuatro etapas que filtra plantas fisiológicamente estresadas antes de seleccionar frutas maduras basadas en indicadores de calidad internos y externos. La validación experimental en cuatro condiciones de plantas (control, con estrés hídrico, con estrés lumínico y heridas) demostró la eficacia de los sensores de VOC y hormonas para identificar candidatos óptimos para la cosecha. Además, la integración de sensores iónicos electroquímicos de bajo costo proporciona monitoreo escalable de nutrientes dentro de los sistemas NFT. Esta investigación ofrece un marco sólido y basado en sensores para decisiones de cosecha autónomas e informadas por datos en la agricultura interior inteligente. Al fusionar la retroalimentación fisiológica en tiempo real con el fenotipado mejorado por IA, el sistema avanza en la precisión del momento de la cosecha, mejora la calidad nutricional de la fruta y sienta las bases para plataformas agrícolas controladas por retroalimentación resilientes, adecuadas para satisfacer las demandas globales de seguridad alimentaria y sostenibilidad.