La superficie foliar del maíz ofrece valiosos conocimientos sobre procesos fisiológicos, desempeñando un papel crítico en la cría y orientación de prácticas agrícolas. El Azure Kinect DK posee la capacidad en tiempo real de capturar y analizar las características estructurales espaciales de los cultivos. Sin embargo, su aplicación adicional en la medición de la superficie foliar del maíz se ve limitada por el desalineamiento RGB-profundidad y la sensibilidad limitada a las características detalladas a nivel de órganos. Este estudio propuso un enfoque novedoso para abordar y optimizar las limitaciones del Azure Kinect DK a través del acoplamiento multimodal de datos RGB-D para mejorar la fenotipificación de cultivos a nivel de órganos.