Este estudio tiene como objetivo mejorar el cálculo de la demanda de agua del maíz. Calculamos la evapotranspiración del cultivo (ETc) a través de la fotografía de teléfonos móviles y parámetros meteorológicos. En cuanto al cálculo del coeficiente del cultivo (Kc), utilizamos la imagen del conductor de la cámara del teléfono móvil para establecer un modelo de monitoreo en tiempo real de Kc basado en los cambios en la cobertura del dosel vegetal (PGC). El cálculo de PGC se logra mediante la construcción de una red de clasificación de PGC y se implementa un Módulo de Atención de Bloque Convolucional (CBAM)-UNet mediante la red de segmentación. Para el cálculo de la evapotranspiración de referencia del cultivo (ETo), construimos un modelo simplificado de estimación de ETo basado en SVR, LSTM, Optuna LSTM y GWO-SVM utilizando un programa público basado en datos meteorológicos y evaluamos su rendimiento. Los resultados demuestran que nuestro método logra una alta precisión de clasificación para el PGC del 98.9% y una precisión de segmentación para la red de segmentación basada en CBAM-Unet del 95.68%. El modelo de cálculo de Kc muestra un error cuadrático medio () de 0.053. En cuanto a la estimación de ETo, el modelo Optuna-LSTM con cuatro variables demuestra el mejor efecto de estimación, con un coeficiente de correlación () de 0.953. La correlación final entre el valor estimado de ETc y el valor real es de 0.918, con un de 0.014. Este método puede estimar de manera efectiva la demanda de agua del maíz.