El arroz es un alimento primario para más de tres mil millones de personas en todo el mundo y se cultiva en aproximadamente el 12% de la tierra arable del mundo. Sin embargo, más del 88% de la producción se observa en países asiáticos, incluido Pakistán. Debido al crecimiento de la población y a los escenarios recientes de cambio climático, es crucial obtener estimaciones precisas y oportunas de rendimiento de arroz y pronósticos de producción de la temporada de crecimiento para los gobiernos, planificadores y tomadores de decisiones para formular políticas con respecto a la importación/exportación en caso de escasez y/o excedente. Este estudio tiene como objetivo cuantificar el rendimiento de arroz en varias etapas fenológicas a partir de índices de vegetación derivados de satélites hiper-temporales calculados a partir de imágenes de la serie temporal del Sentinel-II. Se utilizaron diferentes índices de vegetación (por ejemplo, NDVI, EVI, SAVI y REP) para predecir el rendimiento del arroz. El rendimiento predicho se validó a través de técnicas estadísticas RMSE y ME. La integración de PLSR e índices de vegetación secuenciales con marca de tiempo predijo con precisión el rendimiento del arroz (es decir, un máximo R = 0.84 y un mínimo RMSE = 0.12 toneladas por hectárea igual al 3% del rendimiento medio de arroz). Además, nuestros resultados también establecieron que los intervalos de tiempo óptimos para predecir el rendimiento del arroz son las etapas vegetativas tardías y reproductivas (floración). La salida sería útil para los agricultores y tomadores de decisiones en la dirección de la seguridad alimentaria.