La teledetección en luz visible de vehículos aéreos no tripulados (VANT) de bajo costo ofrece nuevas oportunidades para el monitoreo de comunidades de plantas, pero su implementación práctica en diferentes ecosistemas aún está limitada por la falta de optimización estandarizada del índice de vegetación (IV) para la extracción de cobertura de múltiples especies. Este estudio desarrolló un método universal que integra cuatro IV: Índice de Verde Excesivo (IVEX), Índice de Diferencia de Banda Visible (IDBV), Índice de Relación Rojo-Verde (IRRV) e Índice de Vegetación Rojo-Verde-Azul (IVRVA), para conectar las imágenes de VANT con las comunidades de plantas. Al combinar el análisis de separabilidad espectral con el aprendizaje automático (SVM), establecimos umbrales dinámicos aplicables a cultivos, árboles y arbustos, logrando compatibilidad entre especies sin datos multiespectrales. Los resultados mostraron que todos los IV lograron una robusta discriminación entre vegetación/no vegetación (Kappa > 0.84), siendo el IDBV más adecuado para distinguir la vegetación de la no vegetación. La precisión general de clasificación para diferentes tipos de vegetación superó el 92.68%, lo que indica que la precisión es considerable. La extracción de cobertura de cultivos mostró un error de segmentación mínimo de 0.63, significativamente menor que el de otros tipos de vegetación. Estos avances permiten un monitoreo de vegetación de alta resolución, apoyando la evaluación de la biodiversidad y la cuantificación de servicios ecosistémicos. Nuestros hallazgos de investigación rastrean el impacto de las comunidades de plantas en el medio ambiente ecológico y promueven la aplicación de VANT en la restauración ecológica y la agricultura de precisión.