In this study, the performance of a one‐source surface energy balance (OSEB) remote sensing (RS) of actual crop evapotranspiration (ETa), incorporating data from different spaceborne, airborne and proximal multispectral data, was evaluated. The RS platforms in this study included Landsat‐8 (30 m pixel size), Sentinel‐2 (10 m), Planet CubeSat (3 m), a handheld (proximal) multispectral radiometer (MSR) (1 m) and an unmanned aerial system (UAS) (0.03 m). A 2‐year data set (2020 and 2021) from two maize research sites in Greeley and Fort Collins, Colorado, USA, provided ground‐based data for estimating and evaluating hourly ETa from the OSEB algorithm. The accuracy of OSEB hourly maize ETa estimates was evaluated using calculated hourly maize ETa using high‐frequency data collected with an eddy covariance energy balance system installed at each research site. The results indicated that the Planet CubeSat multispectral sensor (3 m), combined with on‐site surface temperature data, yielded the least errors when predicting maize ETa. The hourly ETa estimation errors for the Planet CubeSat were MBE ± RMSE of −0.02 (−3%) ± 0.07 (13%) mm h⁻1. These results suggest the urgent need for a specific approach to improve RS multispectral and thermal radiometric data (quality) to better support sustainable irrigation water management practices. Résumé Dans cette étude, la performance d'un système de bilan énergétique de surface à source unique (OSEB) en télédétection de l'évapotranspiration réelle (ETa) des cultures, intégrant des données multispectrales provenant de différentes plates‐formes spatiales, aériennes et proximales, a été évaluée. Les plates‐formes de télédétection utilisées dans cette étude comprenaient Landsat‐8 (taille de pixel de 30 m), Sentinel‐2 (10 m), Planet CubeSat (3 m), un radiomètre multispectral portatif (ou MSR) de 1 m et un véhicule aérien sans pilote (UAS) de 0,03 m. Un jeu de données de deux ans (2020 et 2021) provenant de deux sites de recherche sur le maïs à Greeley et Fort Collins, Colorado, États‐Unis, a fourni les données au sol pour estimer et évaluer l'ETa horaire à partir de l'algorithme OSEB. La précision des estimations horaires de l'ETa du maïs par OSEB a été évaluée en utilisant l'ETa horaire calculée à partir de données à haute fréquence collectées avec un système de bilan d'énergie à covariance turbulente installé sur chaque site de recherche. Les résultats ont indiqué que le capteur multispectral Planet CubeSat (3 m), combiné aux données de température de surface sur site, produisait le moins d'erreurs lors de la prédiction de l'ETa du maïs. Les erreurs d'estimation horaire de l'ETa, pour le capteur Planet CubeSat, étaient de MBE ± RMSE de ‐0,02 (‐3%) ± 0,07 (13%) mm h⁻1. Ces résultats suggèrent un besoin urgent d'une approche spécifique pour améliorer la qualité des données radiométriques multispectrales et thermiques en télédétection afin de mieux soutenir les pratiques durables de gestion de l'irrigation.