Phân tích mối tương quan giữa dữ liệu LST từ vệ tinh và nhiệt độ không khí từ trạm khí tượng cho thấy độ chính xác cao.

• Phương pháp tính tích nhiệt độ (degree-days) từ LST được đề xuất, chia ngày thành 4 giai đoạn (rạng đông, sáng, chiều, đêm) để nội suy dữ liệu.
• - Trường hợp nghiên cứu với sâu Tuta absoluta sử dụng ngưỡng nhiệt 8.14°C và tổng tích nhiệt 459.6°C×ngày để xác định số thế hệ sâu trong năm.
• - Bản đồ rủi ro được xây dựng với độ phân giải cao (1 km), cho thấy sự khác biệt rõ rệt về số thế hệ sâu giữa các vùng và các năm.
• - Phân tích hệ số biến thiên (CV) theo thời gian và không gian giúp xác định vùng có nguy cơ cao và thời điểm cần cảnh báo.
• - Phương pháp này có thể áp dụng cho nhiều loại sâu bệnh khác và hỗ trợ hệ thống cảnh báo sớm, đặc biệt hữu ích ở các nước đang phát triển.