El desarrollo de vehículos aéreos no tripulados (UAVs) y sensores ligeros ha requerido nuevos enfoques para aplicaciones de teledetección de alta resolución. Los datos espectrales de alta resolución espacial y temporal adquiridos por cámaras multiespectrales y convencionales (o sensores rojo, verde, azul (RGB)) a bordo de UAVs pueden ser útiles para la determinación del estado hídrico de las plantas y, como consecuencia, para la gestión del riego. Un estudio en un viñedo ubicado en el sureste de España se llevó a cabo durante las temporadas 2018, 2019 y 2020 para evaluar los posibles usos de estas técnicas. Se impusieron diferentes calidades de agua y momentos de inicio de la aplicación de riego a lo largo del ciclo de crecimiento. Se realizaron vuelos con cámaras RGB y multiespectrales montadas en un UAV a lo largo del ciclo de crecimiento, y se generaron ortoimágenes. Estas ortoimágenes se segmentaron para incluir solo vegetación y calcular la cobertura del dosel verde (GCC). Se midió el potencial hídrico del tallo y se obtuvo el integral de estrés hídrico (S) durante cada temporada de riego. Se entrenaron y probaron técnicas de regresión lineal múltiple y modelos de redes neuronales artificiales (ANNs) con bandas multiespectrales y RGB, así como GCC, como entradas, para simular el S. Los resultados mostraron que la información en el dominio visible estaba altamente relacionada con el S en la temporada 2018. Para todos los demás años y combinaciones de años, las ANNs multiespectrales tuvieron un rendimiento ligeramente mejor. Las diferencias en la resolución espacial y la calidad radiométrica de los productos geomáticos RGB y multiespectrales explican los buenos rendimientos del modelo con cada tipo de datos. Además, las cámaras RGB cuestan menos y son más fáciles de usar que las cámaras multiespectrales, y las imágenes RGB son más simples de procesar que las imágenes multiespectrales. Por lo tanto, los sensores RGB son una buena opción para predecir el estado hídrico completo del viñedo. En cualquier caso, las mediciones puntuales de campo siguen siendo necesarias para generar un modelo general que estime el estado hídrico en cualquier temporada y viñedo.