La productividad primaria neta aérea (PPNA) es el determinante principal de la disponibilidad de forraje en los sistemas de producción ganadera extensiva y el principal control de la capacidad de carga animal. Mediante el uso de sensores remotos es posible estimar la PPNA a bajo costo y en tiempo real, basándose en el modelo de Monteith que establece que la PPNA resulta del producto entre la radiación fotosintéticamente activa absorbida (RFAA) y de la eficiencia de uso de la radiación (EUR) de las plantas. La EUR, es menos variable que la RFAA, por lo que se suelen utilizar EUR únicas para distintos recursos forrajeros. Sin embargo, se reconoció que existe una importante variabilidad entre especies, grupos funcionales y ecosistemas. Además, otros factores como el estado fenológico, las condiciones climáticas como la temperatura y la disponibilidad de agua y nutrientes pueden alterar el valor de la EUR Por lo tanto, esta simplificación puede llevar a estimaciones poco precisas, más aún en campo natural en donde su composición botánica es heterogénea y varía según el tipo de suelo. Se han registrado valores de EUR con variabilidad espacial y temporal en pasturas naturales y concuerdan que tanto la disponibilidad de agua y nutrientes como la composición botánica son las principales fuentes de variación de la EUR Por otra parte, la RFAA depende de la fracción con que esa radiación es absorbida (fRFA) y de la radiación fotosintéticamente activa incidente (RFAi). La fRFA, puede estimarse a partir del uso de sensores remotos. Actualmente Landsat-8 y Sentinel-2 son las plataformas de libre acceso con mayor resolución espacial, sin embargo, existen algunas diferencias en resolución espacial, temporal y espectral entre ambas. Este trabajo se llevó a cabo en la Estación Experimental de la Facultad de Agronomía en Salto y reúne datos de treinta jaulas de las que se extrajeron las tasas de crecimiento ocho veces al año por un periodo de ocho años (2013-2021). Para un mejor aprovechamiento de la información se reagruparon en cuatro categorías mediante un análisis de clusters de semejanza entre la PPNA de cada jaula resultando en categorías asociadas a la disponibilidad de recursos: Ss (suelos superficiales), Sm (suelos medios), Sm F (suelos medios fertilizados) y Sp (suelos profundos). Se evaluó el uso de EUR únicas y variables, realizando estimaciones de PPNA anual y estacionalmente, a las que se les sometió una serie de pruebas de ajuste de bondad. Además, se realizaron estimaciones con ambos satélites de EUR en un período de dos años (2019-2021) para evaluar su relación y compatibilidad. El uso de EUR únicas parece ser una opción válida para estimar la PPNA anualmente, mientras que, para realizar estimaciones estacionalmente deben utilizarse EUR variables entre sitios para lograr contemplar la variabilidad espacio-temporal de las pasturas naturales. Landsat-8 y Sentinel-2 son compatibles y parecen ser una opción muy buena para estimar la PPNA en tiempo real y en lapsos frecuentes para realizar seguimientos de la producción forrajera.