El contenido de humedad del suelo es un indicador crucial para entender los requisitos de agua de los cultivos. La monitorización efectiva del contenido de humedad del suelo puede brindar apoyo para la toma de decisiones de riego y la gestión del agua agrícola. Los métodos tradicionales de medición en tierra son lentos y requieren mucha mano de obra, y la monitorización a escala puntual no puede representar de manera efectiva la heterogeneidad de la humedad del suelo en el campo. La tecnología de teledetección con vehículos aéreos no tripulados (UAV) ofrece una forma eficiente y conveniente de monitorear el contenido de humedad del suelo en campos grandes, pero los datos multiespectrales aéreos son propensos a efectos de saturación espectral, lo que puede afectar aún más la precisión del monitoreo del contenido de humedad del suelo. Por lo tanto, nuestro objetivo es construir índices de sequía efectivos para la caracterización precisa del contenido de humedad del suelo en campos de trigo de invierno utilizando vehículos aéreos no tripulados (UAV) equipados con LiDAR, infrarrojo térmico y sensores multiespectrales. Inicialmente, estimamos la altura de las plantas de trigo utilizando sensores LiDAR aéreos y mejoramos los índices espectrales tradicionales de manera estructurada basándonos en la altura del cultivo. Posteriormente, construimos el espacio de temperatura de la superficie terrestre normalizada-índice de vegetación de diferencia normalizada estructurada (NLST-SNDVI) combinando el SNDVI con la temperatura de la superficie terrestre y calculamos el Índice de Sequía Temperatura-Vegetación mejorado (iTVDI). Los resultados se resumen de la siguiente manera: (1) los índices espectrales estructurados muestran una mejor resistencia a la saturación espectral, haciendo que el espacio NLST-SNDVI esté más cerca de las expectativas que el espacio NLST-NDVI, con una mayor precisión de ajuste para los extremos húmedos y secos; (2) el iTVDI calculado en base al espacio NLST-SNDVI puede caracterizar efectivamente el contenido de humedad del suelo, mostrando una correlación significativa con el contenido de humedad del suelo medido en la superficie; (3) el Moran"s I global calculado en base a las desviaciones de iTVDI oscila entre 0.18 y 0.30, alcanzando todos niveles significativos, lo que indica que iTVDI tiene una buena aplicabilidad espacial. En conclusión, este estudio demostró la efectividad del índice de sequía basado en un índice de vegetación estructurado, y los resultados pueden brindar apoyo para la monitorización de la humedad del cultivo y la toma de decisiones de riego en el campo.