La enfermedad de la mancha bacteriana de la soja es una amenaza para la producción de soja. La tecnología multiespectral ha mostrado un buen potencial en la detección de esta enfermedad y puede superar las limitaciones de los métodos tradicionales. El objetivo de este estudio fue realizar un monitoreo de campo de la dinámica de esta enfermedad en el noreste de China en 2022. La correlación entre el índice de contenido de clorofila de la soja (CCI) y el grado de la enfermedad se obtuvo utilizando la inoculación artificial del patógeno. La correlación entre el CCI de la soja, el grado de la enfermedad, el índice de vegetación de diferencia normalizada en verde (GNDVI) y el rendimiento de la soja se analizó utilizando una plataforma de espectrómetro montado en dron para la adquisición e preprocesamiento de imágenes. El CCI de la soja tuvo una correlación negativa con el grado de la enfermedad. El GNDVI disminuyó con la progresión de la enfermedad, lo que permitió una determinación indirecta del grado de la enfermedad. La pérdida de rendimiento de la soja fue significativa en el grado de enfermedad 4 para la enfermedad de la mancha bacteriana de la soja. El modelo de regresión de bosque aleatorio fue más preciso que el modelo de regresión para estimar el rendimiento basado en el GNDVI. Por lo tanto, el GNDVI podría utilizarse para estudiar la clase de enfermedad y estimar el rendimiento utilizando el modelo de bosque aleatorio. Este estudio proporciona apoyo para los ensayos de campo de equipos multiespectrales montados en dron. Este enfoque de vigilancia tiene el potencial de lograr una protección de plantas de precisión en el futuro.