La estimación de la edad del cultivo de yuca es crucial para optimizar el riego, la fertilización y el manejo de plagas, que son componentes clave de la agricultura de precisión. El conocimiento preciso de la edad del cultivo permite una aplicación efectiva de recursos, minimizando el impacto ambiental y mejorando las predicciones de rendimiento. El Algoritmo Referenciado de Tierra Desnuda a partir de Datos Hiper-Temporales (BRAH) se utiliza para la clasificación de tierras baldías y la estimación de la edad del cultivo de yuca, pero tradicionalmente requiere umbralización manual de NDVI, lo cual es desafiante con grandes conjuntos de datos. Para abordar esta limitación, proponemos automatizar el proceso de umbralización utilizando el método de Otsu y mejorar el contraste de la imagen con ecualización de histograma. Este estudio aplica estas mejoras al algoritmo BRAH para la clasificación de tierras baldías y la estimación de la edad del cultivo de yuca en Ratchaburi, Tailandia, utilizando un conjunto de datos de 604 imágenes satelitales Landsat de 1987 a 2024. Nuestra investigación demuestra la precisión y practicidad del algoritmo BRAH, con el método de Otsu proporcionando un 94% de precisión en la detección de las ubicaciones de validación de tierras baldías con una desviación promedio de 8.78 días entre la fecha de adquisición y la fecha validada. Este enfoque facilita la planificación y gestión agrícola precisa, promoviendo prácticas agrícolas sostenibles y apoyando varios Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).