Mejorar la gestión del nitrógeno (N) en los sistemas agrícolas a pequeña escala en países en desarrollo es de vital importancia para la seguridad alimentaria y el desarrollo sostenible de la agricultura mundial, pero también es muy desafiante. El Índice de Nutrición de Nitrógeno (NNI) es un indicador confiable del estado de N del cultivo, y hay una necesidad urgente de desarrollar un método efectivo para estimar de manera no destructiva el NNI del cultivo en diferentes campos de agricultores a pequeña escala para guiar la gestión de N en temporada. El sistema de teledetección basado en vehículos aéreos no tripulados (UAV) de ala fija eBee, un avión listo para desplegar con una cámara multiespectral Parrot Sequoia+ a bordo, se ha utilizado para aplicaciones en agricultura de precisión. Los objetivos de este estudio fueron determinar el potencial de utilizar la teledetección multiespectral basada en UAV de ala fija para la estimación no destructiva del NNI del trigo de invierno en diferentes campos de agricultores a pequeña escala en la aldea de estudio en la Llanura del Norte de China (NCP) y desarrollar una estrategia práctica para el diagnóstico del estado de N del trigo de invierno a escala de aldea en sistemas agrícolas a pequeña escala. Se realizaron cuatro experimentos de parcelas dentro de campos de agricultores en 2016 y 2017 en una aldea del condado de Laoling, provincia de Shandong en el NCP para la evaluación de una curva de dilución crítica de N publicada y para servir como parcelas de referencia. Se recopilaron imágenes de teledetección de UAV de todos los campos de la aldea en 2017 y 2018. Se recolectaron alrededor de 150 muestras de plantas de campos de agricultores y experimentos de parcelas cada año para la validación en tierra. Se evaluaron dos enfoques indirectos y dos directos para estimar el NNI utilizando índices de vegetación (VIs). Para facilitar las aplicaciones prácticas, se comparó el rendimiento de tres VIs de diferencia normalizada comúnmente utilizados con los VIs de mejor rendimiento seleccionados de 59 índices probados. El método más práctico y estable fue utilizar los VIs para calcular el índice de suficiencia de N (NSI) y luego estimar el NNI de manera no destructiva ( = 0.53-0.56). El uso de umbrales de NSI para diagnosticar directamente el estado de N fue bastante estable, con una tasa de precisión diagnóstica del 57-59%. Esta estrategia es práctica y menos afectada por la elección de VIs entre campos, variedades y años. Este estudio demuestra que la teledetección basada en UAV de ala fija es una tecnología prometedora para el diagnóstico en temporada del estado de N del trigo de invierno en campos de agricultores a pequeña escala a nivel de aldea. La considerable variabilidad en las condiciones locales del suelo y las prácticas de manejo de cultivos influyeron en la precisión general del diagnóstico de N, por lo que se necesitan más estudios para validar y optimizar la estrategia informada y desarrollar consecutivamente métodos prácticos de recomendación de N en temporada basados en teledetección de UAV.