| Summary: | Precision agriculture (AP) appears as a permissible tool to manage rationally the spatial and temporal variability of soil chemical attributes in order to effectively maximize the use of agricultural areas. However, in some situations visualized a low correlation between the chemical soil properties and crop productivity, emphasizing the need for development of AP to seek alternatives and tools for the definition of management zones. In recent years, they have gained prominence studies of parameter attributes of plant canopies, and the Vegetation Index (NDVI) the best known. This study aimed to evaluate the use of AP tools to define management zones in the central region of Rio Grande do Sul. The work was conducted with the culture of the agricultural year 2014/15 corn in an area of 15.1 hectares in the municipality of Julio de Castilhos, RS, managed with irrigation center pivot. The spatial variability of soil attributes and plants was characterized based on the collection of information on a sampling grid of 0.5 ha, totaling 32 points in the experimental area. The Landsat satellite images (NDVI) with a spatial resolution of 30 x 30 m were processed enabling the production of productivity map and the definition of management zones in the area. The soil properties have high variance in the standard deviation (S) and coefficient of variation (CV%) of phosphorus (18.16 and 42.46), potassium (38.263 and 25.80), aluminum saturation (4,63 and 130.14) sulfur (6.72 and 40.57) and manganese (7.32 and 30.23). The analysis of the statistical and geostatistical to dry mass (28,10% CV and r2 = 0.96) and corn (11.85% CV and r2 = 0.99). The Pearson correlation was significant positively to productivity of corn kernels indicated the clay, base saturation, calcium, SMP index, magnesium and NDVI; indicated dry weight organic material, SMP index CTC pH7 and magnesium. Among the different methods of zones positive correlation between dry matter areas of stubble and productivity with altitude zone, chemical attributes zone and NDVI zone. The use of satellite images made it possible to guarantee the evaluation of different management zones. === A agricultura de precisão (AP) surge como uma ferramenta permitindo manejar de forma racional a variabilidade espacial e temporal dos atributos químicos do solo com objetivo de maximizar eficientemente o uso das áreas agrícolas. Entretanto, em algumas situações visualiza-se uma baixa correlação entre os atributos químicos do solo e a produtividade das culturas, destacando-se a necessidade da evolução da AP em buscar ferramentas e alternativas para a definição de zonas de manejo. Nos últimos anos, têm ganhado destaque os estudos sobre parametrização de atributos dos dosséis vegetais, sendo o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) o mais conhecido. O presente trabalho teve como objetivo avaliar a utilização de ferramentas de AP na definição de zonas de manejo na região central do Rio Grande do Sul. O trabalho foi conduzido com a cultura do milho (Zea mays L.) ano agrícola 2014/15, numa área de 15,1 hectares no município de Júlio de Castilhos, RS, manejada com irrigação por pivô central. A variabilidade espacial de atributos de solo e de plantas foi caracterizada com base na coleta de informações numa malha amostral de 0,5 ha, totalizando 32 pontos na área experimental. As imagens de satélite Landsat (NDVI) com resolução espacial de 30 x 30 m foram processadas possibilitando a confecção de mapa de produtividade e a definição de zonas de manejo da área. Os atributos do solo possuem alta variância no desvio padrão (S) e coeficiente de variação (CV%) do fósforo (18,10 e 42,46), potássio (38,26 e 25,80), saturação por alumínio (4,63 e 130,14), enxofre (6,72 e 40,57) e manganês (7,32 e 30,23). A análise da estatística e geoestatísticos para produção de massa seca (28,10 CV % e r2=0,96) e produtividade grãos de milho (11,85 CV % e r2=0,99). A correlação linear de Pearson foi significativa positivamente para produtividade de grãos de milho indicou a argila, saturação por bases, cálcio, índice SMP, magnésio e NDVI; massa seca indicou matéria orgânica, índice SMP, CTC pH 7 e magnésio. Entre os diferentes métodos das zonas de manejo a correlação positiva entre as zonas de massa seca da resteva e produtividade com zona de altitude, zona atributos químicos e zona de NDVI. A utilização de imagens de satélites possibilitou a garantia da avaliação de diferentes zonas de manejo.
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