Este estudio presenta la evaluación de herramientas para el análisis y manejo de malezas para apoyar prácticas agroecológicas en la agricultura orgánica, enfatizando la digitalización agrícola y la teledetección. El objetivo principal era proporcionar técnicas para monitorear y predecir la propagación de malezas utilizando datos de satélite multiespectrales y de drones, sin el uso de insumos químicos. Los hallazgos clave indican que los canales VV y VH de Sentinel-1 y los canales B2, B3, B4 y B8 de Sentinel-2 no difieren en cuanto a labranza, uso de herbicidas o densidad de siembra. Sin embargo, los canales RE y NIR de drones detectaron variaciones significativas y demostraron ser efectivos para el monitoreo de la maleza. El canal NIR es sensible a factores agrotécnicos como el tipo de cultivo, lo que lo hace valioso para el monitoreo de campo. Los análisis de correlación y regresión revelaron que los canales B2, B3, B8 de Sentinel-2, y los canales RE y NIR de drones son los más confiables para predecir los niveles de maleza. Por el contrario, Sentinel-1 mostró una utilidad predictiva limitada. Los modelos de efectos aleatorios confirmaron que los canales de Sentinel-2 y de drones pueden tener en cuenta con precisión las características del sitio y el momento de la proliferación de malezas. En conjunto, estas herramientas proporcionan sistemas efectivos de monitoreo de malezas orgánicas, lo que permite la identificación rápida de áreas problemáticas y ajustes en las prácticas agronómicas.