Este estudio tuvo como objetivo desarrollar una plataforma de sistema de alerta para la incidencia de roya del café quince días antes, así como validar y regionalizar modelos de regresión lineal múltiple basados en variables meteorológicas. Los modelos desarrollados por Pinto fueron validados en cinco condados. Los experimentos se establecieron en un diseño de bloques al azar con cinco tratamientos y cinco repeticiones. La parcela experimental tenía seis líneas con 20 plantas centrales de área útil. Las evaluaciones de la incidencia de roya del café se realizaron quincenalmente. Los datos recopilados de estaciones automáticas se ajustaron en nuevos modelos de regresión lineal múltiple (MLRM) para cinco condados. Las variables meteorológicas se retrasaron con respecto a las fechas de evaluación de la enfermedad. Después de los ajustes, se seleccionaron y calcularon dos modelos para cinco condados, luego hubo una expansión para incluir diez condados más y 35 propiedades para validar estos modelos. El resultado mostró que los modelos ajustados de 15-30 días antes de la incidencia de la roya para los condados de Carmo do Rio Claro y Nova Resende fueron prometedores. Estos modelos fueron los mejores para predecir la enfermedad con 15 días de anticipación. Con estos modelos y los sistemas de geoinformación, la plataforma de alerta y la interfaz se mejorarán en la región de productores de café del sur y las sabanas del Estado de Minas Gerais, Brasil.