RESUMO: Este trabalho teve como objetivo avaliar a variabilidade espacial utilizando o método de krigagem indicativa na elaboração de mapas de probabilidade da ocorrência de atributos químicos do solo e produtividade. Os dados foram coletados em uma área de solo cultivados com soja no sistema de plantio direto com uma malha regular de amostragem de 60 x 60 m, totalizando 124 pontos. Em cada um destes foram coletadas amostras deformadas do solo para a determinação dos atributos químicos (pH, Potássio, Cálcio, Magnésio e Alumínio trocáveis, Fósforo disponível, Zinco, acidez potencial, matéria orgânica do solo, capacidade de troca catiônica e saturação por bases). Para a determinação da produtividade foram coletadas todas as plantas dentro de 1 m² do ponto amostral. Os dados foram categorizados em códigos binários em função dos valores apresentados na recomendação para o uso de corretivos e fertilizantes. Posteriormente, foi utilizada a análise geoestatística. Os atributos potássio, fósforo, magnésio e saturação por bases apresentaram dependência espacial e foram submetidos à krigagem, como a técnica de interpolação. Foram elaborados mapas de probabilidade de ocorrência dos atributos avaliados que apresentaram dependência espacial. Os mapas probabilísticos mostraram que a região central da área avaliada apresentou maior probabilidade de necessidade de correção para os teores dos atributos potássio, fósforo, magnésio e saturação por bases. A partir da análise dos mapas foi possível detectar áreas com deficiência de nutrientes e realizar correções e utilização de técnicas de manejo de forma localizada, minimizando o custo operacional e econômico dessa cultura. | ABSTRACT: This study aimed to evaluate the spatial variability using the indicative kriging method in preparing probability maps of the occurrence of soil chemical properties and productivity. Data were collected in a ground area planted with soybeans in a no-till system, with a regular grid sampling of 60 x 60 m, totaling 124 points. At each point were deformed soil samples collected to determine the chemical attributes (pH, Potassium, Calcium, Magnesium and Aluminum exchangeable, available phosphorus, zinc, potential acidity, soil organic matter, cation exchange capacity and base saturation). To determine productivity were collected all the plants within 1 m² of the sample point. Data were categorized into binary codes on the amounts presented in the recommendation for the use of lime and fertilizer. Later it used the geostatistical analysis and attributes potassium, phosphorus, magnesium and base saturation that presented spatial dependence underwent kriging as interpolation technique. Occurrence probability maps were drawn of the evaluated attributes presented spatial dependence. The probabilistic maps showed that the central area evaluated was more likely to need correction to the levels of potassium attributes, phosphorus, magnesium and base saturation. From the analysis of the maps, you can detect nutrient deficient areas and making corrections and use of localized management techniques, minimizing operating costs and economic that culture.