Este estudio propone un método para determinar el período óptimo para la predicción del rendimiento de cultivos utilizando mediciones del Índice de Vegetación (IV) de Sentinel-2. El método opera a escala de campo único para minimizar la influencia de factores externos, como el tipo de suelo, la topografía, las variaciones microclimáticas y las prácticas agrícolas, que pueden afectar significativamente las predicciones de rendimiento. Al analizar datos históricos de IV, el método identifica la mejor ventana temporal para la predicción de rendimiento para cultivos y campos específicos. Permite ajustes para diferentes intervalos espacio-temporales, tipos de cultivos, umbrales de probabilidad de nubes y composiciones temporales variables. Como ejemplo práctico, este método se aplica a un campo de trigo en el Valle del Po, Italia, utilizando datos de NDVI para ilustrar cómo se puede implementar el enfoque. Aunque se aplica en este contexto específico, el método es exportable y puede adaptarse a diversos entornos agrícolas. Una característica clave del enfoque es su capacidad para clasificar períodos de longitud variable, aprovechando las composiciones históricas de IV de Sentinel-2 para identificar la ventana óptima para la predicción de rendimiento. Si se aplica en regiones con frecuente cobertura de nubes, el método también puede identificar el umbral de probabilidad de nubes más efectivo para mejorar la precisión de las predicciones. Este enfoque proporciona una herramienta para mejorar la previsión de rendimientos en paisajes agrícolas fragmentados.