En los últimos años, se ha logrado un rápido desarrollo en tecnologías y sensores relacionados con la conducción autónoma y las tecnologías de asistencia. En este estudio, se utilizó un LiDAR de bajo costo para estimar el contenido de agua de las hojas (LWC) midiendo la reflectancia del LiDAR en lugar de la medición morfológica (por ejemplo, tamaño de la planta), que es el método convencional. Los resultados experimentales sugieren que la intensidad de la reflexión puede corregirse utilizando la temperatura corporal del LiDAR, al utilizar la intensidad de reflexión observada por el LiDAR. Las comparaciones de los datos de observación corregidos del LiDAR y los cambios en la reflectancia atribuidos al secado de las hojas sugieren que la reflectancia aumenta con el secado de las hojas en la banda de 905 nm observada con una cámara hiperespectral. El LWC se estima con un R de 0.950, un RMSE del 6.78% y un MAPE del 18.6% utilizando la reflectancia del LiDAR. Aunque la longitud de onda de 905 nm utilizada por el LiDAR no es la banda principal de absorción de agua, la reflectancia está estrechamente relacionada con la estructura de la hoja; por lo tanto, se cree que la reflectancia cambia con los cambios estructurales que acompañan al secado, lo que permite la estimación indirecta del LWC. Esto puede ayudar a utilizar la reflectancia del LiDAR de una sola longitud de onda de 905 nm, que, hasta donde sabemos, no se ha utilizado en observaciones de plantas para estimar el LWC.