La implementación del monitoreo dinámico en tiempo real de la formación y severidad de desastres es esencial para la adopción oportuna de medidas de prevención y mitigación de desastres, lo que a su vez minimiza las pérdidas relacionadas con desastres y salvaguarda la seguridad de la producción agrícola. Este estudio establece un sistema de monitoreo de desastres por bajas temperaturas (LTD) basado en algoritmos de aprendizaje automático, que consiste principalmente en un módulo para identificar tipos de desastres y un módulo para simular la evolución de los LTD.