Una vez creado el modelo de predicción de contenido de agua en el dosel de trigo de invierno basado en la fusión de información hiperespectral y de imágenes térmicas utilizando el algoritmo GRA, se observó que la precisión de la predicción del modelo aumentó en un 7.64% y 13.69%, respectivamente, en comparación con el modelo espectral de una sola característica y el modelo de predicción de CWC de imagen térmica.