El maíz es el cultivo alimentario más grande del mundo y desempeña un papel crítico en la seguridad alimentaria global. La información precisa sobre la fenología es esencial para mejorar la estimación de rendimiento y permitir una gestión oportuna de los campos. Sin embargo, gran parte de la investigación se ha centrado en los periodos generales de crecimiento de los cultivos en lugar de señalar las etapas fenológicas clave. Esta brecha en el entendimiento presenta un desafío en la determinación de cómo diferentes índices de vegetación (IV) podrían extraer información fenológica de manera precisa a lo largo de estas etapas. Para abordar esto, empleamos el método de ajuste de modelo de forma (SMF) para evaluar si un enfoque de múltiples índices podría mejorar la precisión en la identificación de las etapas fenológicas clave. Al analizar datos de series temporales de varios IV, identificamos cinco etapas fenológicas (emergencia, siete hojas, entrelazamiento, floración y madurez) en el maíz cultivado en la provincia de Jilin. Los hallazgos revelaron que cada IV tenía ventajas distintas dependiendo de la etapa fenológica, siendo el índice de agua de superficie terrestre (LSWI) especialmente efectivo para las etapas de entrelazamiento y floración debido a su correlación con el contenido de agua de la vegetación, logrando un error cuadrático medio (RMSE) de tres a cuatro días. En contraste, el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) fue más efectivo para identificar las etapas de emergencia y siete hojas, con un RMSE de cuatro días. En general, la combinación de múltiples IV mejoró significativamente la precisión en la identificación de las etapas fenológicas. Este enfoque ofrece una perspectiva novedosa para utilizar diversos IV en la fenología de los cultivos, mejorando así la precisión de las prácticas de monitoreo y gestión agrícola.