Os índices de vegetação desenvolvidos com base nos comprimentos de onda da faixa espectral do visível (vermelho, verde e azul), RGB, estão ganhando cada vez mais espaço na agricultura, servindo como indicativos de parâmetros biofísicos e de produtividade das culturas. Esta dissertação tem como objetivo avaliar o potencial do Índice Foliar Verde (GLI) e do Índice Resistente à Atmosfera na Região Visível (VARI) no monitoramento da cultura do milho com auxílio de técnicas de Agricultura de Precisão. O trabalho foi desenvolvido a partir de um experimento de campo, realizado no ano de 2020 e implantado no esquema em faixas, com três repetições, envolvendo o Sistema Plantio Convencional (SPC) e Sistema Plantio Direto (SPD) na cultura do milho. Durante o experimento, foram realizados: voos com uma Aeronave Remotamente Pilotada (RPA), com sensor de câmera RGB; coleta de pontos de apoio com receptores geodésicos com dupla frequência, L1/L2, de alta precisão no método de posicionamento Real Time Kinematic (RTK); ortomosaicos georreferenciados com pontos de apoio; medições das características agronômicas da cultura do milho; e cálculos dos índices de vegetação (GLI) e (VARI) na fase vegetativa (V2, V5, V8 e VT) e na fase reprodutiva (R1, R3 e R5). O potencial do uso dos índices de vegetação para o monitoramento da cultura do milho foi avaliado pela análise de correlação de Pearson estabelecidas entre os índices de vegetação e as características agronômicas: altura das plantas, altura da primeira espiga, diâmetro do colmo, índice SPAD, teor de nitrogênio das folhas, peso das espigas, matéria fresca, matéria seca e produtividade de espigas por planta. Verificou-se que o uso de técnicas de Agricultura de Precisão com fotos capturadas por sensor RGB embarcado em RPA, associadas a pontos de apoio, obtidos com receptores geodésicos, possibilita avaliar o desenvolvimento da cultura do milho, manejada em SPC e SPD. Porém há necessidade de mais estudos para a uma melhor avaliação do estado nutricional e de dados relativos à produção de silagem do milho, via sensor RGB embarcado em RPA.