Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The mapping of grain yield is the main tool for analysis of the results of the techniques of precision agriculture used. In this sense, the aim of this study was to describe the equipment and clarify the current state of the art mapping yield (Chapter I), to analyze the occurrence of similarity between maps over time using different cultures (Chapter II), and finally, determine the influence that soil properties exert on crop yields (Chapter III). In Chapter I deal with the basic equipment that composes a set of monitoring harvest, giving emphasis on yield sensors on the market, the sequence shows the possibilities of using yield maps for management areas. For analysis of yield stability (Chapter II), there were four areas with a history of monitoring four crops of soybean, corn, wheat and oats. The areas were divided by a regular grid (20 x 20 m) for each raster is assigned the value of average yield of the points that were inside. Data were normalized to enable the temporal analysis. The correlation between soil properties and productivity (Chapter III) was evaluated in an area of 88 acres using the Spearman correlation. The soil samples were taken manually auger at a depth from 0 to 0.1 m, over a regular grid (50 x 50 m). The yield values of these points were determined by averaging the sample points using different radius in three cultures. The results demonstrated the presence of yield stability, especially in areas with large variation in yield in one year. The methodology should be used with caution, especially in places where there is a tendency to homogeneity in yield. The radius sample used to determine the value of yield point has a direct influence on the values of the correlations. Increasing the radius to the sample value of 30 meters provided significant gradual increase in the values of correlations. The phosphorus was the nutrient that showed high positive correlation with yield, despite being above the levels described for the critical state. / O mapeamento da produtividade de grãos constitui a principal ferramenta de análise dos resultados das técnicas de agricultura de precisão utilizadas. Neste sentido o objetivo do estudo foi descrever os equipamentos e esclarecer o estado atual da arte de mapeamento da produtividade (capitulo I), analisar a ocorrência de similaridade entre mapas ao longo do tempo utilizando diferentes culturas (capitulo II) e, por fim, determinar a influência que os atributos do solo exercem na produtividade das culturas (capitulo III). No capítulo I são descritos os equipamentos básicos que compõe um conjunto de monitoramento de colheita, dando ênfase para os sensores de produtividade presentes no mercado, na sequencia são apresentadas as possibilidades de utilização dos mapas de produtividade para gerenciamento das áreas. Para análise da estabilidade produtiva (capitulo II), foram utilizadas quatro áreas com um histórico de monitoramento de quatro safras das culturas da soja, milho, trigo e aveia. As áreas foram divididas por uma malha quadricular (20 x 20 m), para cada quadricula se atribuiu o valor de produtividade médio dos pontos que se encontravam no seu interior. Os dados foram normalizados para possibilitar a análise temporal. A correlação entre atributos do solo e a produtividade (capitulo III) foi avaliada em uma área de 36 hectares utilizando a correlação de Spearman. As amostragens de solo foram realizadas manualmente com trado calador na profundidade de 0 - 0,1 m, através de uma malha regular (50 x 50 m). Os valores de produtividade destes pontos foram determinados através da média dos pontos utilizando diferentes raios amostrais em três culturas. Os resultados demonstraram a presença de estabilidade produtiva, sobretudo em áreas que apresentam grande oscilação na produtividade em um mesmo ano. A metodologia deve ser utilizada com cautela, principalmente em locais onde há uma tendência à homogeneidade na produtividade. O raio amostral utilizado para determinar o valor de produtividade de um ponto tem influencias diretas sobre os valores das correlações. O aumento do raio amostral até o valor de 30 metros proporcionou aumentos graduais significativos nos valores das correlações. O fósforo foi o nutriente que apresentou maiores correlações positivas com a produtividade, mesmo estando acima dos teores críticos descritos para o estado.