Se necesitan nuevos enfoques para recopilar datos in situ que complementen la alta resolución espacial (10 m) y temporal (5 d) de las observaciones de los satélites Sentinel de Copernicus. Comprender las observaciones de Sentinel requiere datos in situ de alta calidad y oportunos para el entrenamiento y la validación. La recopilación clásica de datos de referencia es costosa, carece de escala, no aprovecha las oportunidades de automatización y es propensa a errores de muestreo. Aquí evaluamos la posible contribución de explotar de manera oportunista imágenes de nivel de calle obtenidas de manera colaborativa para recopilar datos in situ masivos y de alta calidad en el contexto del monitoreo de cultivos. Este estudio evalúa este potencial respondiendo a dos preguntas: (1) ¿cuál es la disponibilidad espacial de estas imágenes en la Unión Europea (UE)? y (2) ¿pueden estas imágenes transformarse en datos útiles? Para responder a la primera pregunta, evaluamos la disponibilidad de imágenes de nivel de calle en la UE en Mapillary, la plataforma de acceso abierto más grande para tales imágenes, en comparación con la Encuesta de Uso del Suelo y Cobertura del Terreno (LUCAS) 2018, un muestreo sistemático de 337,031 puntos. Para el 37.78% de los puntos de LUCAS, hay una imagen colaborativa disponible dentro de un radio de 2 km, con una distancia media de 816.11 m. Estimamos que el 9.44% del territorio de la UE tiene una imagen colaborativa dentro de los 300 m de un punto de LUCAS, lo que ilustra el enorme potencial del crowdsourcing como herramienta de muestreo complementaria. Después de las clases de cobertura del suelo artificial y construido (63.14%) y agua interior (43.67%), la tierra cultivable tiene la mayor disponibilidad con un 40.78%. Para responder a la segunda pregunta, nos centramos en identificar cultivos a nivel de parcela utilizando las 13.6 millones de imágenes de Mapillary recopiladas en los Países Bajos. Solo el 1.9% de los colaboradores generaron el 75.15% de las imágenes. Se desarrolló un procedimiento para seleccionar y recopilar las imágenes potencialmente más adecuadas para identificar cultivos utilizando las geometrías de 785,710 parcelas holandesas y los metadatos de las imágenes, como la orientación de la cámara y la distancia focal. Se evaluó la disponibilidad de imágenes colaborativas mirando a las parcelas para ocho grupos de cultivos diferentes con las declaraciones a nivel de parcela de 2017. Las revisitas a las parcelas durante la temporada de crecimiento permitieron rastrear el crecimiento de los cultivos. Ejemplos ilustran la capacidad de reconocer cultivos y su desarrollo fenológico en imágenes de nivel de calle obtenidas de manera colaborativa. Las imágenes consecutivas tomadas durante el mismo seguimiento permiten seleccionar la imagen con la mejor vista despejada. En el futuro, tareas dedicadas a la captura de cultivos pueden mejorar la calidad de las imágenes y expandir la cobertura en áreas rurales.