Los sistemas de apoyo a la decisión (DSS) en agricultura están volviéndose cada vez más populares y han comenzado a adoptar visualizaciones para facilitar la comprensión de datos complejos. Sin embargo, los DSS para agricultura suelen ser diseñados como aplicaciones independientes, lo que limita su flexibilidad y portabilidad. Además, rara vez proporcionan interactividad, visualizan la incertidumbre y son evaluados con los usuarios finales. Para abordar estas brechas, desarrollamos seis DSS asistidos visualmente basados en web para diversos casos de uso agrícola, incluido análisis de correlación de eficacia biológica, análisis de estrés hídrico y requerimientos de riego, predicción de precios de productos, etc. Luego evaluamos nuestros DSS con expertos en el campo, centrándonos en la usabilidad, carga de trabajo, aceptación y confianza. Los resultados mostraron que nuestros sistemas eran fáciles de usar y entender, y los participantes los percibieron como altamente eficientes, aunque requerían una demanda mental, demanda temporal y esfuerzo ligeramente altos. También publicamos el código fuente de nuestros sistemas propuestos para que puedan ser reutilizados o adaptados por la comunidad agrícola.