La formación compleja del rendimiento de grano (GY) está relacionada con múltiples rasgos de materia seca (DM); sin embargo, debido a su determinación que consume tiempo, no son fácilmente accesibles. En el trigo de invierno (L.), tanto los tratamientos agronómicos como la variación genotípica influyen en GY en interacción con el medio ambiente. El uso de sensores espectrales de proximidad es prometedor para la fenotipificación de alto rendimiento no destructiva, pero rara vez se ha evaluado sistemáticamente para desglosar la variación relacionada con el rendimiento en los rasgos de DM. Apuntando a una optimización temporal, espectral y a nivel de órganos, se evaluaron 48 índices de vegetación en un ambiente de alto rendimiento en 10 etapas de crecimiento para la estimación de 31 rasgos previamente comparados relacionados con la formación de GY influenciada por el momento de siembra, fungicida, fertilización con N y cultivar. Se evaluó un ranking de índices cuantitativos para evaluar la idoneidad del índice independiente de la etapa. GY mostró relaciones lineales cercanas con índices de vegetación espectrales entre y dentro de los tratamientos agronómicos (R = 0.47-0.67 ***). Los índices de bandas de agua, seguidos de los índices basados en el borde rojo, mejor utilizados en la madurez de la leche o al principio de la madurez de la masa, fueron más adecuados que el ampliamente utilizado índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). Los rankings de índices para muchos rasgos de DM a nivel de órganos fueron comparables, pero las relaciones a menudo eran menos cercanas. Entre los componentes del rendimiento, el número de granos por espiga (R = 0.24-0.34 ***) y la densidad de espigas (R = 0.23-0.46 ***) se estimaron moderadamente. GY fue estimado principalmente mediante la detección de DM total en lugar del índice de cosecha. A lo largo de los tratamientos agronómicos y cultivares, los rankings estacionales de índices fueron los más estables para GY y DM total, mientras que los rasgos relacionados con la asignación y la translocación de DM exigían una selección específica de índices. Los resultados sugieren utilizar índices con bandas de agua, bandas de infrarrojo cercano/borde rojo y bandas de luz visible para aumentar la precisión de la fenotipificación espectral en la temporada para GY, contribuyendo a los rasgos a nivel de órganos y componentes del rendimiento, respectivamente.