A agricultura de precisão contempla a aplicação da informação tecnológica aos processos produtivos. A implementação de programas nesta linha depende da integração de dados de solo, planta e clima, para a geração de informações úteis. O reconhecimento de padrões em propriedades de solo e planta, é fundamental para a viabilização de práticas nessa área, principalmente para uma abordagem de lavouras por zonas ou classes de manejo. Visando estudar aspectos do delineamento de zonas potenciais para manejo diferenciado e distribuição espacial do potencial produtivo, conduziu-se um experimento na região de Angatuba, SP, Brasil. Uma amostragem intensiva de variáveis de solo e planta, além de dados do microclima, foi realizada em uma área de 40 ha cultivados com milho-sequeiro, em duas safras seguidas, além da integração dessas informações para o reconhecimento de padrões de solo e definição de zonas potenciais de manejo. Também se fez a verificação conjunta com os padrões de distribuição da malha de produtividade, durante duas estações de crescimento de milho-sequeiro. O processo de segmentação utilizado mostrou-se adequado para o delineamento proposto, ao mesmo tempo em que foi observado que a definição de zonas com potencial para manejo diferenciado é um processo dinâmico, podendo ser influenciado por propriedades do meio e condições climáticas.

Crop site-specific management, also known as precision farming, is related to the application of information technology to the agricultural systems. The implementation of precision farming programs depends on the integration of soil, plant and climate data in order to generate useful information. The recognition of patterns for soil and plant properties is important especially for crop zone management strategies. Aiming to study management aspects by zone delineation and spatial yield patterns, a field experiment was carried out in Angatuba, SP (23º33’ S; 48º18’ W; 670 m). Grid soil sampling was performed and plant and climatic data were collected in a 40 ha area cultivated with maize autumn sowing, in two consecutive growing seasons. Integration of these data was done under a procedure for soil pattern recognition, aiming a management by zone delineation and yield spatial distribution verification. The proposed integrated procedures for area segmentation showed to be promising and the management by zone delineation process suggests itself to be influenced by mean properties and climatic conditions.