Hoy en día, las especies invasoras alienígenas causan serios problemas para la biodiversidad y los servicios ecosistémicos, que son esenciales para la supervivencia humana. Para gestionar eficazmente las especies invasoras, es importante conocer su distribución actual y la dinámica de su propagación. El monitoreo con vehículos aéreos no tripulados (UAV) es una de las mejores herramientas para recopilar esta información de grandes áreas. Los índices de vegetación para imágenes de cámaras multiespectrales se utilizan a menudo para esto, pero los índices de vegetación basados en el color RGB pueden proporcionar una solución más simple y menos costosa. El objetivo era examinar si seis índices RGB son adecuados para identificar especies de plantas invasoras en el entorno de QGIS en imágenes de UAV. Para examinar esto, determinamos el área de brote y el número de algodoncillo común (Asclepias syriaca) y el área de inflorescencia y el número de flores de manta (Gaillardia pulchella) como dos especies invasoras típicas en praderas arenosas abiertas. Según los resultados, el área de cobertura del algodoncillo común se identificó mejor con los índices TGI y SSI. La precisión del productor fue del 76.38% (TGI) y del 67.02% (SSI), mientras que la precisión del usuario fue del 75.42% (TGI) y del 75.12% (SSI), respectivamente. Para el área de cobertura de la flor de manta, el índice IF demostró ser el índice más adecuado. A pesar de esto, dio una baja precisión del productor del 43.74% y una precisión del usuario del 51.4%. Los métodos utilizados no fueron adecuados para la determinación del brote de algodoncillo y el número de inflorescencias de la flor de manta, debido a una sobreestimación significativa. Con los métodos presentados aquí, los datos de grandes poblaciones de especies invasoras pueden procesarse de manera simple, rápida y rentable, lo que puede asegurar la planificación precisa de tratamientos para los profesionales de la conservación de la naturaleza.