Los niveles de rendimiento y los factores que determinan los rendimientos de los cultivos son un importante campo de investigación en las explotaciones familiares de secano. Esto es particularmente cierto para África subsahariana (SSA), que informa algunos de los rendimientos de cultivos más bajos. Esto también se aplica a Ghana, donde los rendimientos reales de maíz, el cultivo básico más importante, actualmente son solo aproximadamente un tercio de los rendimientos alcanzables. Desarrollar una comprensión integral de los factores que sustentan estos niveles de rendimiento es clave para mejorarlos. Los esfuerzos de investigación anteriores en esta frontera han sido obstaculizados por el enfoque mono-disciplinario y/o limitaciones relacionadas con las escalas espaciales, que no permiten explorar las interacciones reales a nivel de la explotación. Utilizando el marco de medios de vida sostenibles y, en menor medida, la teoría de innovación inducida como marcos teóricos inspiradores, el presente estudio emplea un enfoque integrado de múltiples fuentes de datos y métodos para desentrañar las fuentes de los niveles de rendimiento actuales de maíz en explotaciones agrícolas de pequeños agricultores en dos aldeas agrícolas en la región oriental de Ghana. El estudio se basa en datos de encuestas de explotaciones y hogares, fotografías aéreas de campos de maíz captadas por control remoto y entrevistas de foto-elicitación (PEIs) con agricultores. Estos datos abarcan la temporada agrícola principal de 2016 que se extendió desde marzo hasta agosto. Encontramos que los factores que contribuyeron a los niveles de rendimiento actuales no son consistentes en todas las medidas de rendimiento y aldeas agrícolas. A partir del análisis de componentes principales (PCA) y la regresión lineal múltiple (MLR), el momento de siembra de maíz es el determinante más importante de los niveles de rendimiento, explicando el 25% de la varianza en los rendimientos de corte de cultivos en Akatawia, y junto con el nivel de ingresos del hogar, explicando el 32% de la varianza. Otros determinantes de rendimiento estadísticamente significativos incluyen el nivel de fertilizante inorgánico aplicado, la penetrabilidad del suelo y el contenido de fósforo, el control de malezas y la disponibilidad de mano de obra. Sin embargo, este modelo solo explica un tercio de los rendimientos, lo que implica que dos tercios se explican por otros factores. Nuestro enfoque integrado fue crucial para arrojar más luz sobre las fuentes de los bajos rendimientos actualmente logrados. Las fotografías aéreas nos permitieron demostrar el predominio de malas parcelas de cultivos en los bordes y fronteras de los campos de maíz, mientras que las PEIs mejoraron aún más nuestra comprensión no solo de las causas de estas malas parcelas, sino también de los factores que sustentan la siembra retrasada a pesar de la conciencia de los agricultores sobre la ventana de siembra ideal. El presente estudio muestra que factores socioeconómicos que a menudo no se consideran en los análisis de rendimiento de cultivos, como la tenencia de la tierra y la disponibilidad de mano de obra, a menudo sustentan los bajos rendimientos de cultivos en tales explotaciones familiares de secano. Limitaciones de mano de obra, que se muestran fuertemente tanto en la MLR como en los análisis de datos cualitativos, por ejemplo, inducen ciertas tecnologías de ahorro de mano de obra como el uso múltiple de herbicidas. El uso excesivo de herbicidas ha demostrado tener efectos negativos en los rendimientos de maíz.