La mancha en las hojas de maíz es una enfermedad común que obstaculiza la fotosíntesis del maíz al destruir la estructura del pigmento de las hojas de maíz, reduciendo así el rendimiento. El monitoreo tradicional de enfermedades es lento y laborioso. Por lo tanto, se necesita un método rápido y efectivo para el monitoreo de la enfermedad de la mancha en las hojas de maíz que facilite la gestión eficiente del rendimiento y la seguridad del maíz. En este estudio, adoptamos técnicas de teledetección multiespectral y térmica con UAV para monitorear dos tipos de enfermedades de la mancha en las hojas de maíz, es decir, el tizón de las hojas del sur causado por Bipolaris maydis y la mancha en las hojas de Curvularia causada por Curvularia lutana. Se compararon cuatro clasificadores de última generación (red neuronal de retropropagación, bosque aleatorio (RF), máquina de soporte vectorial y aumento extremo de gradiente) para establecer un modelo de clasificación óptimo para monitorear la incidencia de estas enfermedades. Se empleó la eliminación recursiva de características (RFE) para seleccionar las características más efectivas en la identificación de la enfermedad de la mancha en las hojas de maíz en cuatro etapas (4, 12, 19 y 30 días después de la inoculación). Los resultados mostraron que los índices multiespectrales que involucran las bandas roja, borde rojo y cercana al infrarrojo fueron los más sensibles a la incidencia de la mancha en las hojas de maíz. Además, se encontró que las dos características térmicas probadas (es decir, la temperatura del dosel y la temperatura del dosel normalizada) eran importantes para identificar la mancha en las hojas de maíz. Utilizando características filtradas con el algoritmo RFE y el clasificador RF, se distinguieron con éxito los maíces infectados con enfermedades de manchas de las plantas sanas después de 19 días de inoculación, con una precisión >0.9 y un recall >0.95. Sin embargo, la precisión fue mucho más baja (precisión = 0.4, recall = 0.53) cuando el desarrollo de la enfermedad estaba en las etapas iniciales. Anticipamos que el monitoreo de la enfermedad de la mancha en las hojas de maíz en las etapas tempranas podría beneficiarse del uso de observaciones hiperespectrales y oblicuas.