RESUMOA soja, um dos principais produtos agrícolas do Brasil -segundo maior produtor mundial da leguminosa -possui enorme importância e influência na economia do país. Assim a ocorrência de falhas na semeadura/plantio são fatores muitas vezes não considerado na decisão do número de sementes a serem semeadas por metro linear e na estimativa da população final, pode ocasionar uma grande redução da produtividade na lavoura. Um melhor controle e gerenciamento dos sistemas de produção, através do monitoramento por Veículos Aereos não Tripulados (VANT´s), torna-se possível analisar as condições fitossanitárias, bem como o potencial produtivo, e principalmente, falhas decorrentes do processo de implementação da cultura e do seu manejo. Com isso, o objetivo desta pesquisa é identificar possíveis problemas no sistema de semeadura e estimar a uniformidade semeadura da soja, por meio de imagens georreferenciadas, a fim de proporcionar um melhor manejo. Para atender o objetivo, foram utlizadas imagens adquiridas com auxílio de um veículo aéreo não tripulado (VANT) de uma área cultivada com soja em sistema de plantio direto, localizada no campo experimental do Instituto Federal de Mato Grosso do Sul campus de Nova Andradina-MS, as imagens foram processadas pelo software ImageJ e analisadas para contabilização e determinação da porcentagem de área com falhas de semeadura. Desta forma, a metodologia apresentada pode otimizar os trabalhos de identificação de falhas na semeadura da cultura da soja com uso de VANT´s, no entanto, quanto tratamos de aplicações comerciais, faz-se necessário treinamento técnico de pessoal, tanto para a pilotagem da nave e imageamento, como para interpretação e processamento digital de imagens, mesmo se apresentando como simples e de fácil uso. Esse código não se limita apenas a cultura da soja, podendo ser aplicado com bons resultados em outras culturas. Para a imagem analisada o código se apresentou de forma satisfatória, podendo ser recomendado para áreas que sejam cultivadas com soja resultado em boas predições de falhas.