Učestalost i intenzitet ekstremnih vremenskih događaja vjerojatno će se povećati s klimatskim promjenama. Proizvodnja pšenice (Triticum aestivum L.) ključna je za globalnu sigurnost hrane. Klimatske promjene ugrožavaju održivu proizvodnju pšenice ne samo izravnim negativnim utjecajima na rast i razvoj usjeva, već i značajnim učincima na dinamiku i širenje njenih štetnika i bolesti. Smanjenje gubitaka u poljoprivredi nužno je za održivo povećanje učinkovitosti poljoprivredne proizvodnje kako bismo zadovoljili svoje sadašnje i buduće potrebe za hranom, vlaknima, stočnom hranom i gorivom. Naše sve bolje razumijevanje načina na koji biljke reagiraju na abiotički i biotički stres dovelo je do razvoja inovativnih senzorskih tehnologija za otkrivanje stresa u usjevima, razvoj brzog i pojednostavljenog sustava za donošenje odluka u različitim fenofazama te za primjene učinkovitih agrotehničkih mjera. Spektralni vegetacijski indeksi (VI) dobro su poznati i naširoko korišteni alati za procjenu stanja usjeva pšenice i predikciju prinosa zrna. U ovom članku opisani su načini dobivanja vegetacijskih indeksa s pomoću metoda daljinskih istraživanja te klasifikacija njihove široke primjene u usjevima pšenice. Vegetacijskim indeksima može se procijeniti razine stresa suše, rano detektirati napad štetnih organizama, procjeniti status dušika u usjevima te predikcija biomase, indeksa lisne površine i konačnog prinosa.The frequency and intensity of extreme weather events are likely to increase with climate change. Wheat (Triticum aestivum L.) production is critical to global food security. Climate change threatens sustainable wheat production not only through direct negative impacts on crop growth, but also through profound effects on the dynamics and severity of pests and diseases. Reducing yield losses is necessary to sustainably increase the efficiency of agricultural production and meet our current and future needs for food, fiber, animal feed, and biofuel. Our growing understanding of how crops respond to abiotic and biotic stress has led to the development of innovative sensing technologies to detect stress in crops and develop a rapid and simplified decision support system (DSS) for decision making in different phenophases and for effective interventions. Spectral vegetation indices (VI) are well-known and widely used tools for assessing wheat crop condition and predicting grain yields. This article describes methods for determining vegetation indices using remote sensing methods and their broad application. Vegetation indices can be used to estimate drought severity, detect pests early, assess crop nitrogen status, and predict biomass, leaf area index, and final yield
