Las tecnologías de teledetección por satélite tienen un alto potencial en aplicaciones para evaluar las condiciones del suelo y pueden facilitar una planificación optimizada para los sectores agrícolas. Sin embargo, las decisiones de selección de tierras mal informadas limitan los rendimientos de los cultivos y aumentan los costos de producción para los agricultores. Por lo tanto, el propósito de esta investigación fue desarrollar un sistema de evaluación de idoneidad del suelo utilizando indicadores de suelo-vegetación derivados de la teledetección por satélite. Se realizó un análisis de decisión multicriterio integrando combinaciones lineales ponderadas y análisis multicriterio difuso en una plataforma SIG para la evaluación de idoneidad utilizando los siguientes ocho criterios: elevación, pendiente e índices de vegetación LST (SAVI, ARVI, SARVI, MSAVI y OSAVI). Las prioridades relativas de los indicadores se identificaron utilizando un sistema experto difuso. Además, los resultados de la evaluación de idoneidad del suelo se evaluaron mediante datos de rendimiento verificados en campo. Además, se desarrolló un método de estimación de rendimiento utilizando índices que representan factores influyentes. El análisis utilizando pesos iguales mostró que el 43% de la tierra (1832 km2) era altamente adecuada, el 41% de la tierra (1747 km2) era moderadamente adecuada y el 10% de la tierra (426 km2) era marginalmente adecuada para producciones de rendimiento mejoradas. Alternativamente, también se consideró el conocimiento experto, junto con referencias, al utilizar la función de membresía difusa; como resultado, el 48% de la tierra (2045 km2) se identificó como altamente adecuada; el 39% de la tierra (2045 km2) se identificó como moderadamente adecuada y el 7% de la tierra (298 km2) se identificó como marginalmente adecuada. Además, el 6% (256 km2) de la tierra fue descrito como no adecuado por ambos métodos. Además, la estimación de rendimiento utilizando SAVI (R2 = 77.3%), ARVI (R2 = 68.9%), SARVI (R2 = 71.1%), MSAVI (R2 = 74.5%) y OSAVI (R2 = 81.2%) mostró una buena capacidad predictiva. Además, el modelo combinado utilizando estos cinco índices reportó la mayor precisión (R2 = 0.839); este modelo se aplicó luego para desarrollar mapas de predicción de rendimiento para los años correspondientes (2017-2020). Esta investigación sugiere que los métodos de teledetección por satélite en plataformas SIG son una forma efectiva y conveniente para que los planificadores de uso de tierras agrícolas y los responsables de políticas de tierras seleccionen áreas cultivables adecuadas con potencial para aumentar la producción agrícola.