En la producción de cultivos, que depende en gran medida de las condiciones ambientales, se han destacado varios intentos de cambios ambientales o sociales, y se necesitan muchos experimentos de campo para ellos. Sin embargo, dado que los experimentos de campo en la producción agrícola están limitados por el alto consumo de mano de obra y tiempo, se requieren métodos alternativos para responder a estas limitaciones. En este estudio, para establecer un nuevo método para la aplicación en experimentos de campo, propusimos la evaluación del índice de área foliar (LAI) de todas las plantas individuales en un campo experimental de maíz dulce utilizando un vehículo aéreo no tripulado (UAV). Se realizaron experimentos de campo a pequeña escala durante dos años. En el primer año, se modificó el nivel de fertilizante de nitrógeno, y en el siguiente año se cambiaron la densidad de plantas y el momento adicional de aplicación de fertilizante de nitrógeno. Se validaron tres índices de vegetación (IV), a saber, el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), el índice de vegetación mejorado 2 (EVI2) y la relación simple (SR), para cuantificar la estimación de LAI utilizando un UAV para plantas individuales. Para la evaluación de las plantas individuales, utilizamos un método basado en plantas, que creó todos los búferes de plantas basados en los puntos de las plantas existentes y la distancia entre plantas. Para confirmar el impacto del método, demostramos adicionalmente la relación entre el LAI y el rendimiento, los resultados de los análisis estadísticos y la diferencia entre el centro y el borde del campo. Entre los tres IV, el índice SR resultó ser el más prometedor en la estimación del LAI de las plantas individuales de maíz dulce, proporcionando la correlación más fuerte del rendimiento con SR. Debido a que se obtuvieron muchos datos utilizando el método basado en plantas, las diferencias estáticas en el LAI y el rendimiento se detectaron más fácilmente para la densidad de plantas y los tratamientos de fertilizantes. Además, se encontraron diferencias interesantes entre el centro y el borde del campo. Estos resultados indican la disponibilidad y el impacto de las evaluaciones basadas en plantas utilizando UAVs en experimentos de campo en un futuro cercano.