As tecnologias de agricultura de precisão, como o uso da variabilidade espacial dos atributos do solo, vêm sendo muito estudadas para a cultura de cana-de-açúcar. Dentre essas tecnologias se destaca o uso de índices de vegetação derivados de produtos de sensoriamento remoto, como poderosas ferramentas indicadoras do desenvolvimento da vegetação. Objetivou-se, neste estudo, analisar a variabilidade espacial dos teores de argila, fósforo e o pH de um Latossolo Vermelho-amarelo em área com produção de cana-de-açúcar e correlacioná-los com o índice espectral de vegetação (NDVI). Foram estudados, a partir de uma malha georreferenciada, os atributos do solo (argila, fósforo e pH) e gerados mapas de variabilidade espacial. Para esses mesmos locais calculou-se o NDVI possibilitando, além do mapeamento deste índice, a avaliação da correlação espacial entre este e as demais propriedades em estudo. A argila e o teor de fósforo apresentaram correlação espacial positiva com o NDVI enquanto nenhuma correlação espacial foi observada com o pH. A imagem do sensor ETM+ do satélite Landsat 5 utilizada neste estudo em relação ao NDVI, apresentou boa aplicação para observar a variabilidade espacial dos atributos estudados.

The precision agriculture technologies such as the spatial variability of soil attributes have been widely studied mostly with sugarcane. Among these technologies have been recently highlighted the use of the vegetation index derived from remote sensing products, such as powerful tools indicating the development of vegetation. This study aimed to analyze the spatial variability of clay content, pH and phosphorus in an Oxisol in an area with sugarcane production, and correlate with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The georeferenced grid was created for the soil properties (clay, phosphorus and pH) and generated the maps of spatial variability. For these same sites were calculated the NDVI, in addition to mapping of this ratio, the evaluation of the spatial correlation between this and other studied properties. The clay and phosphorus content showed positive spatial correlation with the NDVI, while no spatial correlation was observed between NDVI and pH. The satellite images from the sensor ETM + Landsat were used to correlate to NDVI to observe the spatial variability of the studied attributes.