La presentación de informes eficientes y más precisos sobre la fenología, el estado del cultivo y el progreso del maíz (Zea mays L.) es fundamental para los agrónomos y los responsables de la formulación de políticas. La integración de imágenes satelitales con modelos de aprendizaje automático ha mostrado un gran potencial para mejorar la clasificación de cultivos y proporcionar informes de progreso durante la temporada. Sin embargo, la precisión de la clasificación fenológica de los cultivos debe mejorarse sustancialmente para transformar los datos en una gestión procesable para agricultores y agrónomos. Se exploró un enfoque integrado de datos de campo de verificación en tierra para la fenología de cultivos de maíz (temporadas 2013-2018), imágenes de satélite (Landsat 8) y datos meteorológicos con los siguientes objetivos: i) capacitación y validación de modelos: encontrar la mejor combinación de espectros bandas, índices de vegetación (IV), parámetros meteorológicos, geolocalización y datos de verdad del suelo, lo que lleva a un modelo con la mayor precisión a lo largo de los años en cada segmento de temporada (paso uno) y ii) prueba del modelo. El mejor desempeño del modelo para clasificar la fenología del maíz se documentó cuando se utilizaron los IV (NDVI, EVI, GCVI, NDWI, GVMI) y el déficit de presión de vapor (VPD) como variables de entrada.