La textura del suelo es una propiedad física importante del suelo. La comprensión de la distribución espacial de la textura del suelo cultivado en áreas de suelo negro es crucial para la gestión agrícola precisa y la protección de la tierra cultivada en estas zonas. Este estudio utiliza el algoritmo de bosque aleatorio, datos de teledetección satelital Landsat-8 y covariables ambientales relacionadas con el clima y el terreno para mapear la distribución espacial de la textura del suelo y analizar su impacto en el crecimiento de los cultivos. Los resultados muestran que (1) el orden de precisión de predicción difiere para diferentes tipos de textura del suelo; abril se determina que tiene la mayor precisión de predicción para limo y arena, mientras que mayo exhibe la mayor precisión para arcilla. (2) Agregar variables ambientales puede mejorar significativamente la precisión de las predicciones de textura del suelo; el error cuadrático medio (RMSE) ha disminuido en distintos grados (limo: 0,84; arcilla: 0,04; arena: 0,85). (3) El crecimiento de la soja tiene la respuesta más fuerte a la textura del suelo; el grano de arcilla es el factor clave que afecta al crecimiento de los cultivos en escenarios de sequía, y el grano de arena es el factor dominante que influye en las inundaciones. Este estudio mejora la precisión del mapeo de textura del suelo mediante teledetección a través de la combinación de imágenes de teledetección y variables ambientales, y evalúa cuantitativamente el impacto de la textura del suelo en el crecimiento de los cultivos.