La agricultura es la columna vertebral de cualquier país y desempeña un papel fundamental en el producto interno bruto (PIB) total. Los cultivos sanos y fructíferos son de suma importancia para que un gobierno cumpla con los requisitos alimenticios de sus habitantes. Debido a las diversidades de terreno, condiciones climáticas, ubicaciones geográficas, medidas defensivas contra enfermedades y desastres naturales, el monitoreo de los cultivos con intervención humana se vuelve bastante desafiante. Los métodos convencionales de clasificación de cultivos y estimación de rendimientos son ineficaces bajo circunstancias desfavorables. Esta investigación explota herramientas modernas de agricultura de precisión para una mejor estimación remota de rendimientos de cultivos y clasificación de tipos al proponer un método de clasificación y estimación híbrido en conjunto usando datos sensoriales remotos. La arquitectura mejora las imágenes agrupadas con filtrado espacial de vecindario difuso, escalado, volteo, cizallamiento y zoom. El estudio identifica los pesos óptimos de los clasificadores de candidatos más fuertes para el método de clasificación en conjunto adoptando la estrategia de "bagging". Aumentamos los conjuntos de datos de imágenes para lograr una clasificación imparcial entre diferentes tipos de cultivos, incluyendo yute, maíz, arroz, caña de azúcar y trigo. Además, consideramos linaza, lentejas, arroz, caña de azúcar y trigo para la estimación de rendimientos en conjuntos de datos públicos proporcionados por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) y el DataBank del Banco Mundial. El método de conjunto superó a los métodos de clasificación individuales para la clasificación de tipos de cultivos en un promedio del 13% y 24% en comparación con los métodos de aumento de gradiente más alto y árbol de decisión más bajo, respectivamente. De manera similar, observamos que el predictor de aumento de gradiente superó al regresor multivariado, bosque aleatorio y regresor de árbol de decisión, con un valor de error cuadrático medio comparativamente más bajo en los años de rendimiento 2017 a 2021. Además, la arquitectura propuesta admite dispositivos integrados, donde los dispositivos remotos pueden adoptar un algoritmo de clasificación liviano, como MobilenetV2. Esto puede reducir significativamente el tiempo de procesamiento y la sobrecarga de un gran conjunto de imágenes agrupadas.