One of the main goals of Earth observation (EO) satellite systems is to monitor vegetation and its dynamics. Depending on the scale of interest, the spatial and temporal resolution provided by a single satellite is often not sufficient. This is especially the case for agricultural crops (irrigation or precision agriculture applications), for which remote sensing has great potential, and require images of high spatial resolution and high temporal frequency during the period of crop growth. The joint use of multi-resolution sensors from different satellites offers many opportunities to describe vegetation and its dynamics This work introduces the concept of a sensors constellation, defined as the ensemble of all EO satellites currently in orbit that satisfy the spatial resolution requirement for a given application and they allow to be used in tandem to generate a multi-temporal series that adequately describes the evolution of the cover. We performe a methodology to intercomparate and normalizate the observations from different sensors with different spatial and spectral resolutions in order to carry on the same scale these observations and obtain homogeneous series of reflectances and NDVI. As this work is aimed at monitoring the dynamics of plant cover crops, mainly used sensors whose spatial resolution ranges from 2, 44 m of Quick Bird until 30 m Landsat 5 - TM and Landast 7 - ETM +, among which also include the FORMOSAT sensors (8 m), DEIMOS (22 m), IRS LISS (23.5 m), ASTER (30 m). We also discusse the application of our methodology for areas with very different landscape. Moderate and coarse resolution sensors of high frequency, NOAA-AVHRR and MODIS, have been included in our methodology. These sensors provide daily images in order to provide global coverage, though their spatial resolution between 250 m and 1100 m at nadir, make them unsuitable for monitoring crops grown in plots whose size is highly variable. In areas of field crops such as is used in this work Mancha, the average size is around 4 ha, ranging from 1 ha to 70 ha. Other typical agricultural areas still have more fragmentation. In addition to the methodological analysis finally it has been operationally implemented a multisensor constellation in the study area of Castilla La Mancha in which are assembled the DEIMOS, FORMOSAT and Landsat5- TM sensors to cover the entire growth cycle of crops present all over a cycle of growth in this area of study. The conclusions obtained show that although there is a long way to go, it is feasible to build with the sensors currently in orbit dense homogeneous reflectivity and NDVI time series that adequately describe the temporal changes in vegetation and the spatial resolution of 1 ha and a week.Uno de los principales objetivos de los sistemas de satélites de observación de la Tierra, es el seguimiento de la vegetación y de sus cambios. Dependiendo de cual sea la escala de interés, la resolución espacial y temporal que proporciona un solo satélite, con frecuencia, no va a ser es suficiente. Esto ocurre en los cultivos agrícolas, que revisten gran importancia y cuya dinámica de cambio requiere para su seguimiento alta resolución espacial y alta frecuencia temporal durante el periodo de crecimiento del cultivo. Este trabajo aborda la obtención de densas series temporales densas de imágenes de alta resolución espacial suficiente para el seguimiento de estas cubiertas. Para ello desarrolla el concepto de constelación multisensor, definida como el conjunto de satélites de observación de la Tierra, actualmente en órbita, o que se preveen en un futuro próximo, que satisfacen los requerimientos de resolución espacial para una aplicación dada y que permitirían ser usados en forma conjunta para generar una serie multitemporal, que describa adecuadamente la evolución de la cubierta. Así pues se analizan, desarrollan e implementan procedimientos de intercomparación y normalización de las observaciones realizadas por diferentes sensores con resoluciones espaciales y espectrales diferentes al objeto de llevar a una misma escala dichas observaciones y obtener así series homogéneas de reflectividades y NDVI. Como este trabajo se orienta al seguimiento de la dinámica de la cubierta vegetal de cultivos, principalmente se han analizado sensores cuya resolución espacial oscila desde los 2, 44 m de Quick Bird hasta los 30 m de Landsat 5- TM y Landast 7– ETM+, entre los que se incluyen además los sensores Formosat (8 m), DEIMOS (22 m), IRS LISS (23,5 m), ASTER (30 m). Se discute también la aplicación de las metodologías para zonas con muy diferente paisaje y también se ha extendido el procedimiento para abarcar la comparación con sensores de media y baja resolución como NOAA-AVHRR y MODIS. Estos sensores proporcionan imágenes diarias con el objetivo de proveer coberturas globales, aunque su resolución espacial media, entre 250 m y 1100 m en el nadir, les hacen poco adecuados para el seguimiento de cultivos que crecen en parcelas cuyo tamaño es muy variable, y desde luego por debajo de las 100 ha necesarias para el seguimiento con MODIS. En zonas de cultivos extensivos como es la Mancha utilizada en este trabajo, el tamaño medio se sitúa alrededor de las 4 ha, en un rango que va de 1 ha hasta las 70 ha. Otras zonas típicas agrícolas presentan aún mayor fragmentación que la indicada. Además del análisis metodológico finalmente se ha implementado operativamente una constelación multisensor en la zona de estudio de Castilla La Mancha en la que se han ensamblado los sensores DEIMOS, Formosat y Landsat5 - TM para abarcar todo el ciclo de crecimiento de los cultivos agrícolas presentes a lo largo de un ciclo de crecimiento en esta zona de estudio. Las conclusiones obtenidas muestran que, aunque hay un largo camino por recorrer, es factible construir con los sensores actualmente en órbita densas series temporales homogéneas de reflectividades y NDVI que describen adecuadamente la vegetación y sus cambios a la resolución espacial de 1 ha y temporal de una semana.