В обзоре рассматриваются подходы к моделированию оценки и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. Описаны имитационные и статистические модели, а также методы использования спутниковых данных. Отмечены особенности и возможности каждого из подходов, их ограничения, а также некоторые полученные с их помощью результаты. Имитационные модели удобны для прогнозов на будущее, но используют большое количество параметров, часто недоступных, поэтому их заменяют субъективно выбранными, что снижает качество моделирования. Статистические модели напрямую оценивают неопределенность предсказаний с помощью коэффициента детерминации, но при использовании статистически не вполне независимых переменных их интерпретация затрудняется. Использование спутниковых данных совместно с климатическими и рельефом дает возможность изучать большие регионы, но современное состояние дистанционного зондирования не позволяет различать разные виды культур, идентифицируя лишь озимые и яровые. Объединение спутниковых наблюдений с имитационными или статистическими моделями позволяет осуществлять прогнозы урожайности в больших регионах, но лишь в предположении постоянства во времени количества вносимых удобрений и агротехнической обработки.