Evaluar la distribución espacial de las malas hierbas dentro de un campo es un paso clave para el éxito de las estrategias de manejo de malas hierbas específicas del sitio. (centaurea) es una mala hierba emergente que está causando un importante problema agronómico en el sur y centro de España debido a su gran tamaño, la dificultad de controlarla y su alta capacidad competitiva. Los principales objetivos de este estudio fueron examinar la variabilidad espacial de la densidad en dos campos de trigo mediante métodos geoestadísticos multivariados utilizando imágenes de vehículos aéreos no tripulados (UAV) como información secundaria y delinear zonas potenciales de control para tratamientos específicos del sitio basados en mapas de probabilidad de infestación de malas hierbas. La variable principal se obtuvo mediante muestreos de campo de densidad de malas hierbas en cuadrícula, y las variables secundarias se derivaron de imágenes de UAV adquiridas el mismo día que las encuestas de campo de malas hierbas. Se utilizaron kriging y cokriging con variables derivadas de UAV que mostraron una fuerte correlación con la densidad de malas hierbas para comparar el rendimiento del mapeo de densidad. La precisión de las predicciones se evaluó mediante validación cruzada. El cokriging con variables secundarias derivadas de UAV generó mapas de densidad de malas hierbas más precisos con un menor RMSE en comparación con el kriging y el cokriging con RVI, NDVI, ExR y ExR(2) (los mejores métodos para la predicción de la densidad de centaurea). Se utilizaron estimaciones cokriged para generar mapas de probabilidad para la evaluación de riesgos al implementar el control de malas hierbas específico del sitio mediante kriging de indicadores. Este enfoque geoestadístico multivariado permitió la delimitación de campos de trigo de invierno en dos zonas para diferentes tratamientos de prescripción según la densidad y el umbral económico.