La fenología de la vegetación consiste en estudiar eventos sincrónicos estacionarios, como el verdor de la vegetación y la senescencia de las hojas, que pueden interpretarse como respuestas adaptativas a las restricciones climáticas. En este documento, proponemos un método para estimar la curva fenológica anual a partir de observaciones multianuales de series temporales de índices de vegetación derivados de imágenes satelitales. Ajustamos el modelo de regresión armónica clásico a series temporales basadas en el año para interpretar el conjunto de datos original como realizaciones de un proceso funcional. La agrupación jerárquica se aplica para definir un grupo casi homogéneo de series temporales anuales (suavizadas) a partir del cual se estima una curva fenológica representativa e idealizada, a nivel de píxel. Esta curva resulta de ajustar un modelo mixto, basado en componentes principales funcionales, al grupo homogéneo de series temporales. Basándonos en la curva fenológica idealizada, empleamos un criterio de cálculo básico para estimar algunos de los llamados parámetros fenológicos (eventos estacionarios) como el verdor, el inicio de la temporada, la madurez, la senescencia, el final de la temporada y la dormancia. Al aplicar la metodología propuesta a cuatro cubos de datos diferentes (series temporales de 2000 a 2023 de un índice de vegetación derivado de satélites populares) registrados en pastizales, bosques y zonas agrícolas de secano anuales de un Área Natural Protegida de Flora y Fauna en el norte de México, confiamos en que nuestro enfoque pueda usarse para caracterizar adecuadamente el ciclo fenológico de la vegetación con una dinámica casi periódica, como pastizales y áreas agrícolas. Finalmente, el paquete R sephora complementa este documento.