Este estudio presenta una metodología integral para el monitoreo del tráfico urbano y la toma de decisiones sobre infraestructura, centrada en la recolección de datos aéreos sincrónicos y simultáneos a través de un despliegue distribuido de UAV. Realizada en el distrito GreenLine de Astana, Kazajistán, la investigación utilizó una flota coordinada de UAV para capturar imágenes de video en tiempo real en 30 puntos de observación críticos durante los períodos de mayor tráfico, lo que permitió una visión de red de la dinámica del tráfico. Los datos recopilados fueron procesados para extraer parámetros clave del tráfico, como tasas de flujo, velocidades de vehículos y retrasos, que informaron la calibración de un modelo de simulación de tráfico detallado. Basado en este modelo, se evaluaron seis escenarios de desarrollo de infraestructura utilizando un marco de toma de decisiones multicriterio para identificar las estrategias de intervención más efectivas. Este estudio introduce un enfoque replicable y basado en datos que vincula la detección sincronizada de UAV con la evaluación basada en simulación, ofreciendo una herramienta práctica de apoyo a la decisión para mejorar el rendimiento de la infraestructura urbana en el contexto de ciudades inteligentes y en rápida evolución.