Los mapas de rendimiento de cultivos actualizados y precisos juegan un papel clave en el entorno agrícola. Su aplicación permite apoyar prácticas agrícolas sostenibles y formular estrategias efectivas para mitigar los impactos del cambio climático. Los agricultores pueden aplicar los mapas para obtener una visión general de la variabilidad del rendimiento, mejorando las prácticas de gestión agrícola y optimizando insumos para aumentar la productividad y sostenibilidad, como los fertilizantes. Los datos de observación de la Tierra (EO) hacen posible mapear estimaciones de rendimiento de cultivos en grandes áreas, aunque esto seguirá siendo un desafío para cultivos específicos como la caña de azúcar. La recolección de datos de rendimiento es una práctica costosa y que consume mucho tiempo, lo que a menudo limita el número de muestras recolectadas. En este estudio, se evaluó la estimación del rendimiento de caña de azúcar basada en un pequeño número de conjuntos de datos de entrenamiento dentro de sistemas de cultivo de pequeños agricultores en el distrito de Tha Khan Tho, Tailandia, para el año 2022. Específicamente, se involucraron conjuntos de datos satelitales multitemporales de múltiples sensores, incluidos Sentinel-2 y Landsat 8/9. Además, para generar los mapas de estimación de rendimiento de caña de azúcar, solo se seleccionaron y encuestaron 75 parcelas de muestreo para proporcionar datos de entrenamiento y validación para varios algoritmos de aprendizaje automático potentes, incluidos la regresión lineal múltiple (MLR), la regresión múltiple por pasos (SMR), la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS), la regresión de bosque aleatorio (RFR) y la regresión de vectores de soporte (SVR). Entre estos algoritmos, el modelo RFR demostró un rendimiento excepcional, obteniendo un excelente resultado en comparación con las técnicas existentes, logrando un valor de R-cuadrado (R2) de 0.79 y un error cuadrático medio (RMSE) de 3.93 t/ha (por píxel de 10 m x 10 m). Además, los rendimientos mapeados en la región se alinearon estrechamente con los datos estadísticos oficiales de la Oficina de la Junta de Caña y Azúcar (con un valor de rango de 36,000 toneladas). Finalmente, se aplicó el modelo de estimación de rendimiento de caña de azúcar a más de 2100 campos de caña de azúcar para proporcionar una visión general del estado actual del rendimiento y la producción total en el área. En este trabajo, se destacaron las diferentes tasas de rendimiento a nivel de campo, proporcionando un flujo de trabajo poderoso para mapear los rendimientos de caña de azúcar en grandes regiones, apoyando la gestión del cultivo de caña de azúcar y facilitando los procesos de toma de decisiones.