La disponibilidad de grandes datos en agricultura, mejorada por datos gratuitos de teledetección y datos basados en sensores a bordo, brinda la oportunidad de comprender la variabilidad dentro del campo y de un año a otro, y promover prácticas de agricultura de precisión para la gestión específica del sitio. Este artículo explora el rendimiento en la estimación de rendimiento de trigo duro utilizando diferentes tecnologías y métodos de procesamiento de datos. Se ha aplicado una técnica de limpieza de datos de vanguardia a datos de un sistema de monitoreo de rendimiento, lo que ha dado como resultado un buen acuerdo entre los datos de monitoreo de rendimiento y los datos muestreados a mano. Luego se evalúa el uso potencial de imágenes de Sentinel-2 y Landsat-8 en agricultura de precisión para la variabilidad de producción dentro del campo, y también se explora el momento óptimo para la teledetección en relación con el rendimiento de trigo duro. La comparación del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) con los datos de monitoreo de rendimiento revela relaciones lineales significativas y altamente positivas (r que varía de 0.54 a 0.74) explicando la mayor parte de la variabilidad dentro del campo para todas las imágenes adquiridas entre marzo y abril. Los datos de teledetección analizados con estos métodos podrían usarse para evaluar el rendimiento de trigo duro y, sobre todo, para representar la variabilidad espacial con el fin de adoptar una gestión específica del sitio y mejorar la productividad, ahorrar tiempo y proporcionar una alternativa potencial a las prácticas agrícolas tradicionales.