A diagnose foliar é um critério para avaliação do estado nutricional das culturas agrícolas, que auxilia na compreensão da fertilidade do solo e na aplicação racional de adubos, levando em conta aspectos econômicos e ambientais. O trabalho teve como objetivo utilizar as formas do relevo como regra para auxiliar na interpretação da variabilidade espacial dos teores de nutrientes da folha de citros. Coletas de folhas foram realizadas em intervalos regulares de 50 m, totalizando 332 pontos de amostragem. Os dados foram analisados pela estatística descritiva, geoestatística e indução da árvore de decisão. Com o auxílio do modelo digital de elevação (MDE) e do perfil planialtimétrico, a área foi dividida em diferentes formas do relevo e segmentos de vertente. Os maiores valores para os nutrientes da folha de citros foram observados no topo em relação aos segmentos de meia encosta e encosta inferior. Os nutrientes da folha de citros apresentaram altos valores de correlação (>0,05) com a altitude da área estudada, acima de 0,5. A técnica de geoestatística e a indução pela árvore de decisão demonstram que o relevo é a variável com maior potencial para interpretar os mapas de variabilidade espacial dos nutrientes da folha de citros comparada com outras variáveis de campo como comprimento de rampa e declive.

Foliar diagnosis is a method for assessing the nutritional status of agricultural crops, which helps in the understanding of soil fertility and rationalized application of fertilizers taking into account economic and environmental criteria. The study aimed to use the landrelief as criteria to assist in interpreting the spatial variability of nutrient content of the citrus leaf. The leaves were collected at regular intervals of 50 m, totaling 332 sampling points. Data were analyzed by descriptive statistics, geostatistics and induction of decision tree. With the aid of digital elevation model (MDE) and the profile planaltimetric, the area was divided into three different landrelief and sub-strands. The highest values for nutrients from the leaves of citrus were observed at the top (concave area) segments on a half-slope and lower slope. The nutrients from the citrus leaves showed high values of correlation (above 0.5) with the altitude of the study area. The technique of geostatistics and the induction of decision tree show that the relief is the variable with the greatest potential to interpret the maps of spatial variability of nutrients from the citrus leaves.