El rendimiento del pasto es crucial para la viabilidad económica de las empresas ganaderas basadas en pastos, sin embargo, la dificultad para predecir los rendimientos bajo diversas condiciones ambientales y de manejo impide una planificación efectiva. Utilizamos datos de USDA-SSURGO para crear un modelo de bosque aleatorio que predice el potencial de rendimiento del pasto basado en propiedades del suelo para el estado de Wisconsin (EE. UU.). Este modelo es altamente preciso (RMSE = 0.11 toneladas/acre, o 4% del rendimiento promedio), prediciendo rendimientos de pasto en pastizales de Wisconsin que van desde 1.0 a 5.3 toneladas/acre, con un rendimiento promedio de 2.6 toneladas/acre. Luego integramos este modelo con pautas de una herramienta de planificación de pastoreo de USDA-NRCS para ajustar el potencial de rendimiento del pasto para diferentes niveles de intensidad de pastoreo. Los ajustes se multiplicaron a la salida del modelo de bosque aleatorio y variaron de 0.65 para pastos pastoreados continuamente a 1.2 para pastos rotados más de una vez al día. El modelo está disponible para ser utilizado dentro de una herramienta de soporte de decisiones en línea a través de una interfaz R-shiny y puede ser fácilmente replicado para otros estados en el Medio Oeste de EE. UU. La herramienta es fácil de usar y puede apoyar el análisis de los costos y beneficios de la agricultura basada en pastos para los agricultores.