В работе исследуется возможность дистанционной оценки фактической даты сева яровых культур на основе рядов восстановленных ежедневных спутниковых данных КМСС и методов машинного обучения. Изучаются мультисезонные модели архитектуры Bi-directional LSTM, использующие спутниковые данные нескольких сезонов вегетации с дополнительным включением метеорологических индикаторов, обученные по наземным данным о фенологии различных яровых культур Курской области и Республики Крым. Проведён сравнительный анализ характеристик точности MAE параметризованных моделей с разделением обучающих данных на подвыборки на уровне объектов. Лучшая мультисезонная мультимодальная модель, построенная по данным пяти сезонов вегетации, имеет ошибку MAE оценки 4,2 дня, указывая на перспективность временных серий КМСС для решения этой задачи с приемлемой точностью для использования в моделях развития культур.