La fenología es un marcador distintivo de los impactos del cambio climático en los ecosistemas. Por lo tanto, monitorear los patrones espaciotemporales de la fenología de la vegetación es importante para entender el sistema terrestre en cambio. Se han utilizado una amplia gama de sensores para monitorear la fenología de la vegetación, incluyendo cámaras digitales con diferentes geometrías de visualización montadas en varios tipos de plataformas. La perspectiva del sensor, el ángulo de visión y la resolución pueden impactar potencialmente las estimaciones de fenología. Comparamos tres métodos diferentes de detección remota de la fenología de la vegetación: una cámara RGB orientada hacia abajo basada en un vehículo aéreo no tripulado (UAV), una cámara hemisférica orientada hacia arriba debajo del dosel con bandas azul (B), verde (G) y de infrarrojo cercano (NIR), y un PhenoCam RGB basado en una torre, posicionado en un ángulo oblicuo respecto al dosel, para estimar la transición fenológica de primavera hacia el cierre del dosel en un bosque templado de especies mixtas en Virginia central, EE. UU. Nuestro estudio tuvo dos objetivos: (1) comparar la inferencia del verdor del dosel por encima y por debajo del dosel (utilizando el coordenado cromático verde y el índice de vegetación de diferencia normalizada) y los atributos estructurales del dosel (área foliar y fracción de huecos) emparejando fotos hemisféricas debajo del dosel con imágenes UAV de alta resolución espacial (0.03 m), para encontrar la cobertura espacial y la resolución apropiadas para la comparación; (2) comparar cómo se desempeñaron las imágenes de UAV, basadas en el suelo y basadas en torres en la estimación del momento de la transición fenológica de primavera. Encontramos que un buffer espacial de 20 m de radio para las imágenes de UAV es el más comparable a las imágenes debajo del dosel en este sistema. Los sensores y plataformas coinciden dentro de +/- 5 días de cuando el verdor del dosel se estabiliza desde la fenofase de primavera hacia la temporada de crecimiento. Mostramos que emparejar imágenes de UAV con plataformas de observación basadas en torres y observaciones basadas en parcelas para estudios fenológicos (por ejemplo, monitoreo a largo plazo, redes de investigación existentes y parcelas permanentes) tiene el potencial de escalar medidas estructurales del bosque basadas en parcelas a través de imágenes de UAV, restringir las estimaciones de incertidumbre en torno a las fenofases y evaluar de manera más robusta la heterogeneidad del sitio.