Este trabalho teve como objetivo identificar zonas diferenciadas de manejo por meio de indicadores de fertilidade em Latossolos cultivados com cana-de-açúcar, utilizando-se a técnica de krigagem indicatriz, com vistas em buscar um aprimoramento na utilização de técnicas de agricultura de precisão. O estudo foi realizado em uma área de 90 ha pertencente a uma área maior de 1.900 ha, localizada em Jaboticabal, Estado de São Paulo, Brasil (21 ° 15 ' S e 48 ° 18 ' W). Na área experimental, foi estabelecida uma malha de amostragem regular de 50 m, com 420 pontos. Em cada ponto, coletou-se uma amostra de solo, na qual foram determinados os teores de matéria orgânica, P, K disponíveis e o valor de V. Os dados obtidos para estas características do solo, assim como as combinações entre elas, foram codificados em valores indicadores 0 ou 1, conforme as variáveis apresentassem valores acima ou abaixo do valor de corte estabelecido, escolhido para cada variável, respectivamente. Os resultados propiciaram a confecção de mapas de probabilidade de cada variável (individual e combinada), o que possibilitou identificar regiões com diferentes níveis de fertilidade do solo na área experimental.
The objective of this study was to identify site-specific management zones by means of chemical soil fertility indicators on sugarcane-cultivated Latosols (Oxisols), using indicator kriging, aiming an optimized use of precision agriculture techniques. The study was conducted in a 90 ha section of a larger field (1.900 ha) near Jaboticabal, São Paulo State - Brazil (21 ° 15 ' S and 48 ° 18 ' W). A 50 m regular grid was drawn on the experimental area (300 by 3.000 m). Soil samples were obtained at each 50 m grid point (420 points) from the top 0.2 m. Organic matter, P, K and V values of the soil samples were determined. The soil data were coded as 0 or 1 when higher or lower than the threshold value established for each variable, respectively. Using the results of geostatistical analysis for the coded data set and indicator kriging, counter maps of probability of meeting the critical threshold value for each of the individual soil attributes and their combinations were drawn. It was possible to identify areas of different soil fertility levels by this method.