Este artículo discute el estrés por sal en plántulas de fresa en condiciones de invernadero en verano. Se utilizó equipo de adquisición espectral para obtener datos espectrales, y las temperaturas ambientales y foliares se combinaron para modelar y analizar el contenido relativo de clorofila en las hojas de las plántulas de fresa. Se emplearon cuatro gradientes de sal diferentes para cultivar las plántulas de fresa: S1 (0 mmol/L de NaCl), S2 (50 mmol/L de NaCl), S3 (100 mmol/L de NaCl) y S4 (150 mmol/L de NaCl). Los resultados indicaron que las curvas espectrales de las plántulas de fresa en los grupos S3 y S4 comenzaron a diferenciarse después del día 3 (D3), y su temperatura promedio del dosel aumentó en 2.5 gradosC y 3.1 gradosC, respectivamente. El rendimiento de los modelos tradicionales de aprendizaje automático que integran la temperatura de las hojas mejoró en más del 80%. Bajo cada tratamiento de estrés, el modelo ResNet unidimensional integrado con la temperatura de las hojas tuvo el mejor desempeño, con errores cuadráticos medios y errores absolutos medios por debajo de 1.7 y 1.5, respectivamente. Estos resultados resaltan el potencial de incorporar la temperatura como un factor adicional para mejorar la precisión de las evaluaciones de estrés de las plantas. Al integrar la temperatura con datos espectrales, el modelo mejora la capacidad de monitorear dinámicamente la salud de las plantas y proporciona una comprensión más completa de cómo los factores ambientales influyen en la fisiología de las plantas.