Представлены результаты исследования по актуализации исторической почвенной карты масштаба 1:25 000 для земель сельскохозяйственного предприятия в Аткарском районе Саратовской области. Методика основана на интеграции данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) (Sentinel-2), производных геоморфометрических показателей (цифровая модель рельефа ALOS) и алгоритма машинного обучения Random Forest. Показано, что комплексное использование вегетационного индекса NDVI, композита открытой поверхности почвы и характеристик рельефа позволяет достичь точности классификации почв до 69%. Разработанный подход демонстрирует потенциал для оперативного и экономически эффективного обновления почвенных карт.