Un reto en la agricultura es disminuir el tiempo que requiere realizar toda la labor de procesamiento de datos debido a que se realizan operaciones que se vuelven repetitivas y tediosas, una alternativa para esto es la agricultura de precisión. El objetivo de esta investigación fue obtener mediante una metodología más eficiente, el índice de vegetación normalizada (NDVI) de la caña de azúcar a través del tiempo, para interpretar sus etapas fenológicas y correlacionar los datos de NDVI con la producción obtenida, además de proponer una interfaz gráfica para la interpretación de los datos. Por ello, se elaboró un modelo para el procesamiento de imágenes satelitales semi-automatizado utilizando QGIS 3.2.2 a través del modelador gráfico, con el cual se procesaron 28 imágenes satelitales, obteniendo el NDVI de 27 lotes a través de un año. Comparando los datos de producción con los de NDVI, presentaron significancia de hasta un R2 de 0.59 en el mes de diciembre y un R2 de 0.43 para el mes de abril. Para la determinación de las etapas fenológicas con respecto al NDVI se observó que es posible distinguir tendencias en las etapas fenológicas, sin embargo, para establecer de manera más efectiva los límites de las etapas fenológicas se requiere de series temporales de varios años. Finalmente se propone la interfaz gráfica Power BI para la interpretación de los datos, la cual permite la interacción de diferentes fuentes de información y su análisis.