El sensor de luz descendente (DLS) es la solución estándar de la industria para generar mapas ortofoto digitales (DOM) basados en UAV. Los métodos de corrección DLS actuales se basan principalmente en la compensación de ángulos. Sin embargo, debido a la desincronización temporal entre los intervalos de muestreo del DLS y los tiempos de exposición de las cámaras multiespectrales, así como a perturbaciones externas como ráfagas de viento fuerte y cambios abruptos en la actitud de vuelo, los datos DLS a menudo se vuelven poco fiables, particularmente en los puntos de giro del UAV. Basándose en los métodos tradicionales de compensación de ángulos, este estudio propone un enfoque de corrección mejorado: FIM-DC (Corrección de Datos basada en Modelo de Ajuste e Interpolación), diseñado específicamente para la recolección de datos en condiciones de cielo despejado y con iluminación atmosférica estable, con el objetivo de mejorar significativamente la precisión de la recuperación de reflectancia. El método aborda tres cuestiones clave: (1) las pruebas de campo realizadas en la región de Qingpu muestran que FIM-DC reduce notablemente la desviación estándar de la reflectancia en puntos de unión a través de múltiples bandas espectrales y sesiones de vuelo, con la reducción más sustancial de 15.07% a 0.58%; (2) mitiga eficazmente las inconsistencias en la reflectancia dentro de los mosaicos de imágenes causadas por lecturas anómalas del DLS, mejorando así la uniformidad de los DOM; y (3) FIM-DC corrige con precisión las curvas espectrales de seis tipos de cobertura terrestre en imágenes anómalas, haciéndolas consistentes con las de imágenes no anómalas. En resumen, este estudio demuestra que la integración de FIM-DC en los flujos de trabajo de corrección de datos DLS para imágenes multiespectrales basadas en UAV mejora significativamente la precisión del cálculo de reflectancia y proporciona una solución robusta para mejorar la calidad de la imagen en condiciones de iluminación estable.