Разработана методика автоматизированного картографирования степени эродированности пахотных почв Республики Татарстан с учетом их типологической принадлежности на основе интеграции многолетних композитов открытой почвы Landsat за период 1985–1995 гг. и алгоритмов машинного обучения. Исследование базируется на 980 точках полевых почвенно-эрозионных обследований, стратифицированных по шести группам пахотных почв региона: черноземы, серые лесные, светло-серые лесные, темно-серые лесные, дерново-подзолистые и дерново-карбонатные. Тип или подтип почв включен как категориальный предиктор в обе реализованные модели: рельеф-ориентированную, объединяющую пятнадцать спектральных индексов с морфометрическими характеристиками рельефа, и спектральную, использующую только оптические свойства поверхности. Применение алгоритма градиентного бустинга CatBoost с последующей изотонической калибровкой отдельно для каждой почвенной группы обеспечило общую точность классификации 0.59–0.64, при этом рельеф-ориентированная модель на валидации продемонстрировала коэффициент детерминации 0.58 против 0.32 для спектральной модели. Средне- и сильносмытые почвы распознались с точностью 66–86% обеими моделями независимо от типа почв, тогда как слабосмытые почвы не смогли быть надежно идентифицированы. Информативности моделей оказалось недостаточно для корректной дифференциации несмытых и слабосмытых почв, что подтверждает известное ограничение мультиспектральных данных среднего разрешения при регистрации начальных стадий эрозии, когда изменения мощности гумусового горизонта не приводят к существенному изменению спектральных характеристик поверхности пахотного слоя. Выявлено 15% эродированных почв на склонах крутизной менее 3°. Это отражает естественную короткопрофильность некоторых почв региона или указывает на недооценку эрозионных процессов на пологих участках. Учет типологии почв через категориальные предикторы и групповую калибровку существенно повысил качество картографирования эродированности пахотных земель.