Актуальность. Гранулометрический состав почвы является одним из фундаментальных свойств, определяющих её физико-химические характеристики. На сегодняшний день разработаны достоверные методы его определения, что делает данный показатель удобным для исследований и последующего картографирования. Однако необходимость трудоёмкого отбора и лабораторного анализа образцов существенно ограничивает количество точек наблюдений, что осложняет построение детализированных карт. В этой связи использование данных дистанционного зондирования представляется перспективным инструментом для картографирования гранулометрического состава на различных масштабных уровнях. Цель исследования. Оценка возможности применения данных открытой поверхности почвы для построения карт гранулометрического состава. Объект исследования. Сельскохозяйственные производственные угодья общей площадью 1000 га, относящиеся к Северо-Кавказскому федеральному научному аграрному центру. Территория расположена в Шпаковском районе Ставропольского края, в пределах Ставропольской возвышенности. Геоморфологически объект исследования включает часть водораздельной поверхности и склона долины. Климатические условия характеризуются как очень тёплые по теплообеспеченности и недостаточно влажные по влагообеспеченности. Почвообразующие породы представлены лёссами, лессовидными и делювиальными отложениями, элювием известняков-ракушечников и песчаников. Территория относится к зоне обыкновенных и южных чернозёмов степного типа. Методы исследования. В полевых условиях проведено описание почвенного покрова и отбор образцов как в почвенных разрезах, так и буровым методом. Система размещения точек построена по принципу латинского гиперкуба с учётом морфометрических характеристик рельефа и среднемноголетнего NDVI. Определение гранулометрического состава осуществлялось методом лазерной дифракции (классификация USDA). Для анализа отражательной способности использовались предобработанные спутниковые данные Landsat 8 (Level-2) с дополнительной фильтрацией облачности. Снимки классифицировались вручную по трём классам: открытая поверхность почвы, зелёная растительность, нефотосинтезирующая растительность. Для выделения открытой поверхности применялись индексы NDVI, NBR2 и BSI, а оптимальные пороговые значения рассчитывались по максимальному значению F1-score. В качестве признаков моделирования использовались статистические характеристики (среднее, медиана, стандартное отклонение, значения квартилей и межквартильный размах) по шести спектральным каналам. Итоговая регрессионная модель формировалась на основе наиболее информативных признаков с исключением мультиколлинеарных. Оценка качества проводилась по метрикам R²adj и RMSE с использованием leave-one-out кросс-валидации. Результаты. Эффективность спектральных индексов при разделении открытой поверхности почвы и растительных классов существенно различалась. Наименьшие значения F1-score продемонстрировал NDVI (0.87), более высокие — NBR2 (0.94) и BSI (0.98). Ограниченность NDVI объясняется слабой дифференцирующей способностью RED и NIR каналов между почвой и нефотосинтезирующей растительностью. Наиболее результативным оказался индекс BSI, оптимальное пороговое значение которого (0.18) применялось при построении композитов. В модель гранулометрического состава для песка и глины включены композиты среднего значения и стандартного отклонения канала SWIR2 (2080–2350 нм). Для пылевой фракции использовалась разностная модель ввиду меньших значений качества. Метрики итоговых моделей составили: R²adj = 0.69 и 0.64; RMSE = 7.7 и 2.5 для песка и глины соответственно. Выводы. Применение порогового значения спектрального индекса BSI обеспечило высокую точность выделения открытой поверхности почвы (F1-score = 0.98). Использование композитов отражательной способности позволило с высокой степенью достоверности прогнозировать содержание фракций гранулометрического состава в поверхностном горизонте почвенного профиля (R²adj: песок — 0.69, пыль — 0.63, глина — 0.64). Данный подход представляется перспективным для картографирования гранулометрического состава на других территориях, в особенности в условиях недостаточной обеспеченности данными традиционного почвенного обследования.