La extracción precisa de la reflectancia superficial a partir de imágenes multiespectrales de UAV (vehículos aéreos no tripulados) es una tarea fundamental en la teledetección. Sin embargo, la mayoría de los estudios se han centrado en UAV de corta duración, prestando poca atención a los UAV de larga duración debido a los desafíos que plantea la energía radiante incidente que cambia dinámicamente. Este estudio aborda esta brecha al emplear un modelo de trayectoria solar (STM) para estimar con precisión la energía radiante incidente, mejorando así la precisión del cálculo de reflectancia. El método STM aborda los siguientes problemas clave: los resultados experimentales demostraron que el error cuadrático medio (RMSE) del método STM en Shanghái fue del 15.80% en comparación con la reflectancia estándar, lo que es un 51% más bajo que el método del sensor de luz descendente (DLS) y un 37% más bajo que el método tradicional. Esto indica que el método STM proporciona resultados más precisos, alineándose estrechamente con los valores estándar. En Tianjin, el RMSE fue un 24% más bajo que el método DLS y un 65% más bajo que el método tradicional. El STM mitiga eficazmente las inconsistencias en la energía radiante incidente a través de diferentes tiras de imagen capturadas por UAV de larga duración, asegurando una precisión uniforme de reflectancia en los mapas ortofotos digitales (DOM). La proporción de errores de reflectancia corregidos dentro del rango ideal (+/-10%) aumentó en un 24% en comparación con el método de coincidencia de histogramas. Además, la duración óptima de vuelo para UAV de larga duración lanzados al mediodía se extendió de 50 minutos a 150 minutos. En conclusión, este estudio demuestra que la aplicación del STM para corregir imágenes multiespectrales obtenidas de UAV de larga duración mejora significativamente la precisión del cálculo de reflectancia para DOM, ofreciendo una solución práctica para mejorar la calidad de las imágenes de reflectancia en condiciones de cielo despejado.