Una bioeconomía sostenible requeriría cultivar cultivos de bioenergía de alto rendimiento en áreas agrícolas marginales con insumos mínimos. Para determinar la competitividad de costos y la sostenibilidad ambiental de tales sistemas de producción, es fundamental estimar de manera confiable el rendimiento de la biomasa. Sin embargo, dado que las áreas marginales suelen ser pequeñas y están dispersas por el paisaje, la estimación del rendimiento utilizando enfoques tradicionales es costosa y consume mucho tiempo. Este documento demuestra la (1) investigación inicial de la teledetección óptica para predecir los rendimientos de pastos perennes de bioenergía en la cosecha utilizando un modelo de regresión lineal con el índice de vegetación de diferencia normalizada en verde (GNDVI) derivado de imágenes de Sentinel-2 y (2) la evaluación del rendimiento del modelo utilizando datos de cinco sitios de campo en el Medio Oeste de EE. UU. El modelo de regresión lineal utilizando GNDVI a mediados del verano predijo los rendimientos en la cosecha con un R2 de hasta 0.879 y un error absoluto medio y un error cuadrático medio tan bajos como 0.539 Mg/ha y 0.616 Mg/ha, respectivamente, excepto para el año de establecimiento. Los rendimientos de pastos perennes de bioenergía pueden preverse 152 días antes de la fecha de cosecha en promedio, excepto para el año de establecimiento. La banda espectral verde mostró una mayor contribución para predecir los rendimientos que la banda roja, lo que indica un aumento en el contenido de clorofila durante la primera parte de la temporada de crecimiento. Aunque se justifica realizar pruebas adicionales, este estudio mostró una gran promesa para un enfoque de teledetección para pronosticar los rendimientos de pastos perennes de bioenergía para apoyar decisiones económicas y logísticas críticas de los interesados en la bioeconomía.