La enfermedad de la hoja amarilla de la areca es un importante atacante del cultivo y la producción de nuez de areca. La expansión continua de áreas de cultivo de nuez de areca (L.) en Hainan ha generado una gran necesidad de fortalecer el monitoreo de esta enfermedad. En la actualidad, hay poca investigación sobre el monitoreo de la enfermedad de la hoja amarilla de la areca. La imagen PlanetScope puede lograr una cobertura global diaria a una alta resolución espacial (3 m) y, por lo tanto, es adecuada para el monitoreo de alta precisión de plagas y enfermedades de las plantas. En este documento, se emplearon imágenes de PlanetScope para extraer características espectrales comúnmente utilizadas en el monitoreo de enfermedades, plagas y crecimiento de vegetación para modelos primarios. En este documento, se seleccionaron 13 características espectrales comúnmente utilizadas en el monitoreo del crecimiento de la vegetación y de plagas para formar el espacio de características inicial, seguido de la implementación del Análisis de Correlación (CA) y pruebas independientes para optimizar el espacio de características. Luego, los algoritmos de Bosque Aleatorio (RF), Red Neuronal de Retropropagación (BPNN) y AdaBoost basados en la optimización del espacio de características para construir modelos de monitoreo de doble clasificación (sano, enfermo) para la enfermedad de la hoja amarilla de la areca. Los resultados indicaron que las bandas verde, azul y roja, y el índice de reflectancia de senescencia de la planta (PSRI) y el índice de vegetación mejorado (EVI) mostraron diferencias altamente significativas y fuertes correlaciones con muestras sanas y enfermas. El modelo RF exhibe la mayor precisión general de reconocimiento para la enfermedad de la hoja amarilla de la areca (88.24%), un 2.95% y un 20.59% más alto que los modelos BPNN y AdaBoost, respectivamente. Los errores de comisión y omisión fueron los más bajos con el modelo RF tanto para muestras sanas como enfermas. Este modelo también exhibió el coeficiente Kappa más alto en 0.765. Nuestros resultados muestran la aplicación factible de la imagen de PlanetScope para el monitoreo a gran escala regional de la enfermedad de la hoja amarilla de la areca, con el método RF identificado como el más adecuado para esta tarea. Nuestro estudio proporciona una referencia para el monitoreo, una evaluación rápida del área afectada y la planificación de la gestión de la enfermedad en las industrias agrícolas y forestales.