Existe una demanda creciente de monitoreo remoto y gestión de la operación de maquinaria agrícola en labranza de conservación. Considerando los problemas de grandes errores en la detección de parámetros de calidad de la operación, como la profundidad de labranza y la tasa de cobertura de paja de maíz, en entornos agrícolas complejos, este artículo propone un método de medición de la profundidad de labranza basado en el compuesto de actitud dual de un cuerpo de tractor y un mecanismo de enganche de tres puntos con varilla de tracción inferior y un método de medición en línea basado en la agrupación K-means de la tasa de cobertura de paja de maíz en la superficie del terreno agrícola. Se desarrolló un terminal de monitoreo de operación para la recopilación remota de parámetros de calidad de la operación de campo de labranza de conservación. Se construyó y aplicó un sistema de monitoreo remoto de la operación de maquinaria agrícola en una gran área. Las pruebas de campo mostraron que el error medio estático y el error cuadrático medio de este método fueron de 0,16 y 0,67 cm para la subida y 0,36 y 0,57 cm para la bajada, respectivamente. Para las pruebas de profundidad de labranza de 28 y 33 cm, los errores medios de medición dinámica de este método fueron de 0,55 y 0,61 cm, y los errores cuadráticos medios fueron de 0,64 y 0,73 cm, respectivamente, y el coeficiente de variación de la profundidad de labranza no superó el 3%. El coeficiente de correlación entre el algoritmo de detección de tasa de cobertura de paja basado en agrupación K-means y el método de marcado de imagen manual alcanzó 0,92, con un error promedio del 9,69%, y la precisión cumplió con la demanda de detección de la tasa de cobertura de paja. La precisión de detección de la profundidad de labranza y la tasa de cobertura de paja fue alta y, por lo tanto, proporciona un medio efectivo de soporte tecnológico de la información para el monitoreo de calidad y la gestión de producción de operaciones agrícolas de labranza de conservación.