La sequía agrícola afecta significativamente el crecimiento de los cultivos y la producción de alimentos, lo que hace que los umbrales de sequía precisos sean esenciales para un monitoreo y discriminación efectivos. Este estudio tiene como objetivo monitorear los rangos de umbral para diferentes niveles de sequía del trigo de invierno durante tres períodos de crecimiento utilizando un Vehículo Aéreo No Tripulado (VANT) multispectral. En primer lugar, basándose en experimentos de campo controlados, se utilizaron seis índices de vegetación para desarrollar modelos de inversión óptimos del VANT para el Índice de Área Foliar (LAI) y el Análisis de Desarrollo de Suelo-Planta (SPAD) durante el período de unión-espigado, el período de espigado-llenado y el período de llenado-maduración del trigo de invierno. Los resultados muestran que durante los tres períodos de crecimiento, los modelos DVI-LAI, NDVI-LAI y RVI-LAI, junto con los modelos DVI-SPAD, RVI-SPAD y TCARI-SPAD, lograron la mayor precisión de inversión. Basándose en los índices de LAI y SPAD invertidos por el VANT, se determinaron los rangos de umbral para diferentes niveles de sequía para cada período. La precisión del monitoreo del umbral de LAI durante los tres períodos fue del 92.8%, 93.6% y 90.5%, respectivamente, con una precisión general del 92.4%. Para el índice SPAD, la precisión del monitoreo del umbral durante los tres períodos fue del 93.1%, 93.0% y 92%, respectivamente, con una precisión general del 92.7%. Finalmente, combinado con datos de rendimiento, este estudio explora el monitoreo de desastres por sequía basado en VANT para el trigo de invierno. Esta investigación enriquece y expande el sistema de monitoreo de sequía de cultivos utilizando un VANT multispectral. Los rangos de umbral de sequía propuestos pueden mejorar el monitoreo científico y preciso de la sequía de cultivos, lo que es altamente significativo para la gestión agrícola.