Indonesia tiene los climas más favorables para la agricultura debido a su ubicación en las zonas climáticas tropicales. El país cuenta con varias mercancías que apoyan el crecimiento económico, impulsadas por productos clave de exportación, como el aceite de palma, el caucho, el arroz, el cacao y el café. Por lo tanto, identificar las principales mercancías en Indonesia utilizando herramientas espacialmente explícitas es esencial para comprender la productividad precisa derivada de los sectores agrícolas. Muchos estudios anteriores han utilizado predicciones desarrolladas a partir de mapas binarios de cobertura de cultivos generales. Aquí, presentamos mapas nacionales de mercancías para Indonesia basados en datos de teledetección utilizando Google Earth Engine. Evaluamos un algoritmo de aprendizaje automático, es decir, Random Forest, para parametrizar cómo variaba el área en mercancías en Indonesia. Utilizamos varios predictores para estimar la productividad de diversas mercancías basadas en imágenes satelitales multiespectrales (36 predictores) con una resolución espacial de 30 metros. El mapa nacional de mercancías tiene una precisión relativamente alta, con una precisión general de aproximadamente el 95% y un coeficiente Kappa de aproximadamente 0.90. Los resultados sugieren que la plantación de aceite de palma fue el producto de mercancía más alto que ocupó la mayor extensión de tierra en Indonesia. Sin embargo, este estudio también mostró que el área de tierra en las mercancías de caucho, arroz y cacao fue subestimada debido a la falta de muestras de entrenamiento. Se debe mejorar la recolección de datos de entrenamiento para cada mercancía para aumentar la precisión de los mapas de mercancías. Los datos de mercancías se pueden ver en línea (el sitio web se puede encontrar al final de las conclusiones). Estos datos pueden proporcionar información significativa relacionada con los sectores agrícolas para investigar el aprovisionamiento de alimentos, particularmente en Indonesia.