O sensoriamento remoto tem se tornado uma ferramenta essencial na identificação e classificação de variedades de cana-de-açúcar, permitindo otimizar recursos e aprimorar a previsão de produtividade. Esse processo baseia-se na análise da radiação eletromagnética refletida ou emitida pelas plantas, utilizando sensores que capturam imagens digitais com diferentes resoluções. Sensores passivos, como os satélites Landsat 8, TERRA e Sentinel-2, registram a radiação refletida, enquanto sensores ativos, como radares e LiDAR, emitem sua própria energia para coletar dados. A escolha das bandas espectrais adequadas possibilita avaliar parâmetros como saúde vegetal, estresse hídrico e presença de doenças. Além disso, as imagens hiperespectrais e multiespectrais oferecem diferentes níveis de precisão e abrangência espacial, sendo empregadas conforme a necessidade da aplicação. Combinando essas tecnologias, o sensoriamento remoto contribui significativamente para a agricultura de precisão, facilitando a gestão e a seleção das variedades mais produtivas e adaptadas às condições ambientais.