La gestión de enfermedades en la agricultura a menudo asume que los patógenos se propagan de manera homogénea a través de los cultivos. En la práctica, los patógenos pueden manifestarse en parches. Actualmente, la detección de enfermedades se lleva a cabo predominantemente por evaluadores humanos, lo que puede ser lento y costoso. Un enfoque de teledetección tiene potencial. Los sensores satelitales actuales no son adecuados para resolver espacialmente plantas individuales o carecen de resolución temporal para monitorear la patogénesis. Aquí, utilizamos imágenes multiespectrales y sistemas aéreos no tripulados (UAS) para explorar si el óxido del mirto (Austropuccinia psidii) podría ser detectado en una plantación de mirto limón (Backhousia citriodora). Se recopilaron imágenes aéreas multiespectrales de copas de árboles tratados y no tratados con fungicida, siendo el fungicida utilizado para controlar el óxido del mirto. Se utilizaron índices de vegetación espectral y bandas espectrales individuales para entrenar un clasificador de bosque aleatorio. Los árboles tratados y no tratados pudieron ser clasificados con alta precisión (95%). Los predictores importantes para el clasificador fueron la banda espectral de infrarrojo cercano (NIR) y la banda espectral de borde rojo (RE). Teniendo en cuenta algunas limitaciones, que se discuten aquí, nuestro trabajo sugiere un potencial para mapear síntomas relacionados con el óxido del mirto a partir de imágenes aéreas multiespectrales. Estudios similares podrían centrarse en identificar puntos críticos de enfermedades para ajustar estrategias de gestión y alimentar modelos epidemiológicos.