Los datos de teledetección, los modelos de crecimiento de cultivos y las rutinas de optimización constituyen un conjunto de herramientas que pueden ser utilizadas juntas para mapear el rendimiento de los cultivos en áreas extensas cuando el acceso a datos de campo es limitado. En este estudio, los datos del Índice de Área Foliar (LAI) del satélite Copernicus Sentinel-2 se combinaron con el modelo Environmental Policy Integrated Climate (EPIC) para estimar el rendimiento de los cultivos utilizando un enfoque de asimilación de datos de recalibración. El experimento se llevó a cabo para un cultivo de trigo de invierno durante dos temporadas de crecimiento (2016 y 2017) bajo cuatro estrategias de manejo de fertilización diferentes. Se realizaron varias mediciones de campo que abarcaron desde LAI hasta biomasa y rendimientos de cultivos. El LAI mostró una buena correlación entre las estimaciones del Sentinel-2 y las mediciones en tierra utilizando un método no destructivo. También se observó un ajuste correlacionado entre las curvas de LAI del satélite y las curvas de LAI modeladas por EPIC. La asimilación de LAI en EPIC proporcionó una mejora en la estimación del rendimiento en ambos años, aunque en 2017 se observaron subestimaciones fuertes. Los resultados divergentes obtenidos en los dos años indicaron que el marco de asimilación debe ser probado bajo diferentes condiciones ambientales antes de ser aplicado a gran escala con datos de campo limitados.