La productividad del trigo en la región mediterránea está amenazada debido a factores ambientales relacionados con el cambio climático, incluyendo enfermedades fúngicas que pueden afectar negativamente el rendimiento y la calidad del trigo. Las herramientas de fenotipado de trigo que utilizan técnicas de fenotipado de plantas de alto rendimiento y bajo costo, como imágenes RGB aéreas y terrestres, así como sensores rápidos de dosel y hojas, pueden ayudar a evaluar el estado de los cultivos y seleccionar variedades de trigo tolerantes. Este estudio se centró en el impacto de las enfermedades fúngicas en la productividad del trigo en la región mediterránea, considerando la necesidad de una selección precisa de variedades de trigo tolerantes. Esta investigación examinó el uso de métodos HTPP asequibles, incluyendo imágenes y sensores multispectrales activos, para ayudar en la gestión de cultivos para mejorar la salud del trigo y apoyar programas comerciales de fenotipado en campo. Este estudio evaluó 40 líneas avanzadas de trigo pan (Triticum aestivum L.) en cinco ubicaciones del norte de España, comparando bloques tratados con fungicidas y no tratados bajo presión de enfermedades fúngicas (Septoria, roya marrón y roya de franjas observadas). Se tomaron mediciones de pigmentos a nivel de hoja e índices de vegetación del dosel utilizando sensores portátiles, cámaras de campo y sensores de imagen montados en vehículos aéreos no tripulados (UAV). Se observaron diferencias significativas en flavonoides Dualex y el índice de balance de nitrógeno (NBI) entre tratamientos en algunas ubicaciones (p < 0.001 entre Elorz y Ejea). Las mediciones de vigor y color del dosel a nivel de parcela mostraron diferencias significativas entre tratamientos en todos los sitios, destacando índices como el área verde (GA), el índice de senescencia del cultivo (CSI) y el índice de verdor triangular (TGI) en la evaluación de los efectos de los tratamientos con fungicidas en diferentes cultivares de trigo. Los índices de vegetación RGB desde el suelo y UAV estaban altamente correlacionados (r = 0.817 y r = 0.810 para TGI y NGRDI). Sin embargo, se encontró que el sensor NDVI Greenseeker era más efectivo para estimar el rendimiento de grano y el contenido de proteína (R2 = 0.61-0.7 y R2 = 0.45-0.55, respectivamente) en comparación con el NDVI aéreo AgroCam GEO (R2 = 0.25-0.35 y R2 = 0.12-0.21, respectivamente). Sugerimos como consideración práctica el uso del NDVI GreenSeeker como más fácil de usar y menos afectado por factores ambientales externos. Este estudio enfatizó los beneficios de rendimiento de los HTPP RGB UAV con la alta similitud entre los resultados terrestres y aéreos y destacó el potencial de los HTPP para apoyar la selección de variedades de trigo pan resistentes a enfermedades fúngicas.