Este estudio examina la idoneidad de los datos MODIS (Espectrorradiómetro de Imágenes de Resolución Moderada) de 250 m para mapear la extensión de tierras cultivadas a nivel global. Se utilizó un conjunto de 39 métricas MODIS multianuales que incorporan cuatro bandas de tierra MODIS, NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) y datos térmicos para representar la fenología de las tierras cultivadas durante el período de estudio. Se utilizaron conjuntos de datos de entrenamiento subpíxel para generar un conjunto de modelos de árboles de clasificación global utilizando una metodología de bagging, lo que resultó en una capa de probabilidad de tierras cultivadas por píxel a nivel global. Este producto se umbralizó posteriormente para crear un mapa indicador discreto de tierras cultivadas/no cultivadas utilizando datos de la base de datos de Producción, Suministro y Distribución (PSD) del USDA-FAS (Servicio Agrícola Exterior) que describe la superficie de cultivos de campo por país. Se utilizaron cinco productos globales de cobertura terrestre, cuatro de los cuales intentaron mapear tierras cultivadas en el contexto de clasificaciones de cobertura terrestre multiclasificadas, para realizar evaluaciones regionales del mapa de extensión de tierras cultivadas globales de MODIS. La capa de probabilidad global se examinó además en relación con cuatro cultivos alimentarios globales principales: maíz, soja, trigo y arroz. Los resultados generales indican que la capa MODIS representa mejor las regiones de producción intensiva de cultivos de hoja ancha (maíz y soja), tanto en correspondencia con los mapas existentes como en los umbrales de coincidencia de alta probabilidad asociados. Los umbrales de probabilidad para las regiones de cultivo de trigo fueron más bajos, mientras que las áreas de producción de arroz tuvieron la menor confianza asociada. Las regiones ausentes de intensificación agrícola, como África, están mal caracterizadas independientemente del tipo de cultivo. Los resultados reflejan el valor de MODIS como un indicador global genérico de tierras cultivadas para regiones de producción agrícola intensiva, pero con poca sensibilidad en áreas de baja intensificación agrícola. La variabilidad en las precisiones de mapeo entre áreas dominadas por diferentes tipos de cultivos también señala la conveniencia de un enfoque específico por cultivo en lugar de intentar mapear tierras cultivadas en agregado.