Identificar y extraer los padres masculinos y femeninos del arroz híbrido y luego juzgar con precisión la floración de las espiguillas de los padres masculinos es la base de la polinización del arroz híbrido. Actualmente, la extracción de información de floración de los padres masculinos para el arroz híbrido se obtiene básicamente mediante reconocimiento manual. En este estudio, se obtuvieron imágenes de teledetección de campos de arroz parental con una cámara multiespectral transportada por un UAV (Vehículo Aéreo No Tripulado). Se aplicaron seis tipos de índices de vegetación de luz visible y cuatro tipos de índices de vegetación multiespectrales, junto con dos métodos de clasificación, clasificación supervisada basada en píxeles y clasificación basada en objetos basada en muestras, para identificar a los padres masculinos y femeninos del arroz híbrido, después de lo cual se compararon las precisiones de los métodos. Los resultados mostraron que el índice de vegetación visible tuvo un mejor efecto en la clasificación supervisada basada en píxeles. El coeficiente kappa de la clasificación ExGR (índice de Exceso de Verde menos Rojo en exceso) fue de 0.9256 y la precisión total fue de 0.9552. La precisión de extracción fue mayor que la de los otros índices de vegetación y la clasificación basada en objetos. En la clasificación supervisada basada en píxeles, el método de máxima verosimilitud logró la mayor precisión de identificación y el menor tiempo de cálculo. Tomando las imágenes de teledetección obtenidas con un UAV como fuente de datos, la clasificación supervisada de máxima verosimilitud basada en el índice ExGR puede identificar de manera más efectiva y rápida la información de campo de los padres masculinos y femeninos del arroz híbrido para proporcionar una referencia para determinar el momento óptimo de polinización para el arroz híbrido en granjas de producción de semillas a gran escala.