La cobertura vegetal fraccionaria (FVC) está altamente correlacionada con la densidad de plantas de trigo en el período de recuperación, lo cual es un indicador importante para realizar fertilización nitrogenada variable. En este estudio, con el objetivo de mejorar la precisión de la inversión de la densidad de plantas de trigo, se propuso un enfoque innovador para la recuperación de valores de FVC a partir de imágenes de teledetección de un UAV (vehículo aéreo no tripulado) basado en el método de descomposición de píxeles mixtos. En primer lugar, se adquirieron imágenes de teledetección de un campo experimental de trigo utilizando un UAV DJI Mini y se identificaron los endmembers en la imagen. Posteriormente, se utilizó un modelo de mezcla lineal para subdividir los píxeles mixtos en componentes de vegetación y suelo, y se obtuvo un mapa de abundancia de vegetación. Con base en el mapa de abundancia de vegetación, se calculó la FVC. En consecuencia, se estableció un modelo de regresión lineal entre los datos de verdad terrestre de la densidad de plantas de trigo y la FVC. El coeficiente de determinación (R2), el RMSE (error cuadrático medio) y el RRMSE (RMSE relativo) del modelo de inversión se calcularon como 0.97, 1.86 plantas/m2 y 0.677%, lo que indica una fuerte correlación entre la FVC del método de descomposición de píxeles mixtos y la densidad de plantas de trigo. Por lo tanto, podemos concluir que el modelo de descomposición de píxeles mixtos de la imagen de teledetección de un UAV mejoró significativamente la precisión de la inversión de la densidad de plantas de trigo a partir de los valores de FVC, lo que proporciona apoyo metodológico y datos básicos para la fertilización nitrogenada variable en el período de recuperación del trigo en el contexto de la agricultura de precisión.