Nas últimas décadas, houve uma crescente demanda por informações acerca da distribuição espacial de propriedades e classes de solos, com isso, foram desenvolvidas técnicas computacionais mais modernas chamado de Mapeamento Digital de Solos. O objetivo geral deste trabalho foi estimar a variabilidade espacial das propriedades do solo: areia e argila do município com uso de krigagem ordinária, e correlacionar com variáveis ambientais de forma a auxiliar a interpretação dos mapas gerados. A área de estudo corresponde ao município de Bom Jardim, RJ. Para compor o banco de dados de solos, foram utilizados 209 perfis de solo, coletadas conforme o SiBCS, no total de 603 amostras. O modelo digital de elevação (MDE) foi gerado para representar a altimetria da área de estudo e, posteriormente, foram extraídos os atributos básicos do terreno: declividade, altura da declividade, aspecto, índice de profundidade de vale, índice de umidade topográfico e fator - LS. Buscando atingir o objetivo do presente estudo foram obtidas imagens orbitais do sensor Multispectral Instrument (MSI), instalado a bordo do satélite Sentinel-2B. O software livre QGIS 3.10.4 foi utilizado para préprocessamento das imagens, processamento do NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada), SAVI (Índice de Vegetação Ajustado ao Solo), Clay Minerals Ratio (CM), Iron Oxide Ratio (IO), e as banda de 1 a 12 para serem utilizados como covariáveis derivadas de sensoriamento remoto. Os procedimentos estatísticos para analisar os dados e implementar as funções de profundidade do solo foram feitos no programa de livre acesso R, através do pacote Algoritmos para Pedologia Quantitativa (AQP). Com relação a estatística básica do conjunto de dados, para identificação de outliers, fez-se o uso de boxplots. Para determinação da normalidade dos dados, aplicou o teste de Kolmogorov-Smirnov, ao nível de 5% de probabilidade. Após a análise estatística, realizou-se a análise geoestatística dos dados. A modelagem do semivariograma experimental seguiu os princípios estabelecidos pela hipótese intrínseca. Após a modelagem dos semivariogramas, fez-se uso da técnica krigagem ordinária (KO) para a interpolação de valores em locais não mostrados. Conclui-se que, as covariáveis de terreno derivadas do modelo digital de elevação podem representar os fatores formadores do solo, bem como para estabelecer áreas de aptidão agrícola em áreas montanhosas, como Bom Jardim - RJ. Todas as propriedades do solo apresentaram estrutura de dependência espacial e se ajustaram melhor ao modelo esférico. A espacialização das propriedades do solo na área de estudo mostrou-se muito eficiente na compreensão da variabilidade espacial com o uso da Krigagem Ordinária.