El mapeo de cultivos utilizando teledetección es un enfoque confiable y eficiente para obtener información de cultivos oportuna y precisa. Los estudios previos se centraron predominantemente en regiones a gran escala caracterizadas por estructuras de cultivo simples. Sin embargo, en regiones agrícolas complejas, como la región de Huang-Huai-Hai en China, la alta diversidad de cultivos y la fragmentación de tierras de cultivo en áreas localizadas presentan desafíos significativos para el mapeo preciso de cultivos. Para abordar estos desafíos, este estudio introduce una estrategia de zonificación por agrupamiento de paisajes utilizando imágenes multi-temporales de Sentinel-1 y Sentinel-2. Primero, se delimitan zonas de heterogeneidad de cultivos (CHZs) utilizando métricas de paisaje que capturan la diversidad de cultivos y la fragmentación de tierras de cultivo. Posteriormente, se combinan cuatro tipos de características (espectrales, fenológicas, texturales y de radar) en varias configuraciones para crear diferentes esquemas de clasificación. Estos esquemas se optimizan para cada CHZ utilizando un clasificador de bosque aleatorio. Los resultados demuestran que la estrategia de zonificación por agrupamiento de paisajes logra una precisión general del 93.52% y un coeficiente kappa del 92.67%, superando al método sin zonificación en un 2.9% y 3.82%, respectivamente. Además, los resultados del mapeo de cultivos de esta estrategia se alinean estrechamente con las estadísticas agrícolas a nivel de condado, con un valor R de 0.9006. En comparación con otras estrategias de zonificación tradicionales, como la zonificación topográfica y la zonificación de unidades administrativas, la estrategia propuesta demuestra ser superior. Estos hallazgos sugieren que la estrategia de zonificación por agrupamiento de paisajes ofrece un método de referencia sólido para el mapeo de cultivos en paisajes agrícolas complejos.