En Indonesia, donde el sistema de seguros agrícolas está en pleno funcionamiento desde 2016, se creó una nueva fórmula de estimación de evaluación de daños para enfermedades del arroz mediante la integración del método actual de evaluación de daños y datos de teledetección multiespectral de vehículos aéreos no tripulados (UAV) para mejorar la eficiencia y precisión del trabajo de evaluación de daños realizado para los pagos de reclamaciones de seguros. El nuevo método puede producir resultados de evaluación objetivos de manera rápida y eficiente. En este estudio, se adquirieron imágenes de UAV y datos de evaluación de daños por tizón bacteriano de la hoja del arroz durante las temporadas de lluvias y secas de 2021 y 2022 en Java Occidental, Indonesia, donde ocurren graves daños por tizón bacteriano de la hoja del arroz cada año. El puntaje de tizón bacteriano de la hoja del arroz de seis niveles (0, 1, 3, 5, 7 y 9) y la intensidad del daño calculada a partir del puntaje se utilizaron como datos de evaluación de daños por tizón bacteriano de la hoja del arroz. La relación entre los datos normalizados de UAV, el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y el puntaje de tizón bacteriano de la hoja del arroz mostró correlaciones significativas al nivel del 1%. El análisis de intensidades de daño y datos de UAV para parcelas de arroz en todas las temporadas de cultivo mostró altos coeficientes de correlación con la banda roja normalizada, la banda de infrarrojo cercano normalizada y el NDVI, similares a los resultados del análisis del puntaje de tizón bacteriano de la hoja del arroz. Sin embargo, para las parcelas de arroz con intensidades de daño del 70% o más, la numeración sesgada de los datos de puntaje de tizón bacteriano de la hoja del arroz puede haber afectado los resultados de la evaluación. Por lo tanto, se realizó un análisis utilizando un promedio de 1090 puntos de encuesta para cada puntaje de tizón bacteriano de la hoja del arroz y se confirmó una fuerte relación, con coeficientes de correlación superiores a 0.9 para la banda roja normalizada, la banda de infrarrojo cercano normalizada y el NDVI. Al comparar el tiempo requerido por el método de evaluación actual con el requerido por el método de evaluación que integra datos de UAV, se demostró que el tiempo de evaluación se redujo en más del 60% en promedio. Somos capaces de proponer un nuevo método de evaluación para el gobierno de Indonesia para lograr un recuento objetivo completo.