Un entendimiento oportuno y completo de la madurez del trigo de invierno es crucial para desplegar cosechadoras a gran escala dentro de una región, asegurando una cosecha oportuna del trigo de invierno y manteniendo la calidad del grano. La predicción de la madurez del trigo de invierno se ve limitada por dos problemas clave: la extracción precisa de las áreas de siembra de trigo y métodos efectivos de predicción de madurez. El objetivo principal de este estudio es proponer un método para predecir la madurez del trigo de invierno. El método consta de tres partes: (i) extracción de áreas de siembra de trigo de invierno a través de características fenológicas en múltiples etapas de crecimiento; (ii) extracción de características de madurez del trigo de invierno a través de índices de vegetación (IV, como NDVI, NDRE, NDII1 y NDII2) y análisis de diagrama de caja; y (iii) predicción de datos de madurez del trigo de invierno a través de los IV seleccionados. Los principales hallazgos de este trabajo son los siguientes: (i) La combinación de datos de teledetección multiespectral de las etapas de unión-llenado y madurez-cosecha del trigo de invierno puede proporcionar una extracción de áreas de siembra de trigo de invierno de alta precisión (OA = 95.67%, PA = 91.67%, UA = 99.64% y Kappa = 0.9133). (ii) El método propuesto puede ofrecer la mayor precisión en la predicción de la madurez en la etapa de floración del trigo de invierno ( = 0.802, RMSE = 1.56 días), ayudando en un entendimiento oportuno y completo de la madurez del trigo de invierno y en el despliegue de cosechadoras a gran escala dentro de la región. (iii) La validación del estudio solo se realizó para la predicción de madurez del trigo de invierno en el área de producción de trigo de la Llanura del Norte de China, y la precisión de la extracción de información sobre el progreso de la cosecha para el trigo de otras regiones aún requiere pruebas adicionales. El método propuesto en este estudio puede proporcionar predicciones precisas de la madurez del trigo de invierno, ayudando a los departamentos de gestión agrícola a adoptar medidas basadas en información para mejorar la eficiencia en el monitoreo de la maduración y cosecha del trigo de invierno, promoviendo así la eficiencia de las operaciones agrícolas de precisión y los esfuerzos de informatización.