La fenotipificación a gran escala utilizando vehículos aéreos no tripulados (VANT) se ha considerado una herramienta importante para la selección de plantas. Este estudio tuvo como objetivo estimar las correlaciones entre los datos agronómicos y los índices de vegetación (IV) obtenidos a diferentes alturas de vuelo y seleccionar modelos de predicción para evaluar el uso potencial de la imagen aérea en programas de mejoramiento de yuca. Se obtuvieron y analizaron varios IV utilizando modelos mixtos para derivar los mejores predictores lineales no sesgados, parámetros de heredabilidad y correlaciones con varios rasgos agronómicos. Los IV también se utilizaron para construir modelos de predicción para rasgos agronómicos. La imagen aérea mostró un alto potencial para estimar la altura de las plantas, independientemente de la altura de vuelo, aunque los vuelos a menor altitud (20 m) resultaron en estimaciones menos sesgadas de este rasgo. Los sensores multiespectrales mostraron correlaciones más altas en comparación con RGB, especialmente para el vigor, el rendimiento de brotes y el rendimiento de raíces frescas.