Las técnicas avanzadas de fenotipado de plantas para medir rasgos biofísicos de cultivos están ayudando a entregar variedades de cultivos mejoradas más rápidamente. El fenotipado de plantas utilizando diferentes sensores para la adquisición de imágenes y su análisis con novedosos algoritmos computacionales se está adaptando cada vez más para medir rasgos de las plantas. La imagen térmica y multiespectral ofrece nuevas oportunidades para fenotipar de manera confiable los genotipos de cultivos probados para estrés biótico y abiótico en condiciones de invernadero. Sin embargo, se requiere optimización para la adquisición de imágenes, preprocesamiento y análisis para corregir la distorsión óptica, la co-registro de imágenes, la recalibración radiométrica y la corrección de iluminación. Este estudio proporciona un pipeline computacional que optimiza estos problemas y sincroniza la adquisición de imágenes de sensores térmicos y multiespectrales. El pipeline de procesamiento de imágenes proporciona una imagen apilada procesada que comprende RGB, verde, rojo, NIR, borde rojo y térmico, conteniendo solo los píxeles presentes en el objeto de interés, por ejemplo, el dosel de la planta. Estas salidas multimodales en imágenes térmicas y multiespectrales de las plantas pueden ser comparadas y analizadas mutuamente para proporcionar información complementaria y desarrollar índices vegetativos de manera efectiva. Este estudio ofrece una plataforma digital y analítica para monitorear los primeros síntomas de estrés biótico y abiótico y para evaluar un gran número de genotipos para un crecimiento y productividad mejorados. El pipeline está empaquetado como código abierto y se aloja en línea para que pueda ser utilizado por investigadores que trabajan con sensores similares para el fenotipado de cultivos.