El contenido de materia orgánica del suelo (SOM) y la capacidad de intercambio catiónico (CEC) son propiedades del suelo agronómico importantes. Se necesita información espacial precisa de alta resolución de SOM y CEC para la gestión agrícola de precisión. Los objetivos de este estudio fueron: (1) mapear SOM y CEC en un área de relieve bajo utilizando solo atributos topográficos basados en la elevación lidar, y (2) comparar la precisión de predicción de los mapas de SOM y CEC creados por kriging universal, Cubist y random forest con la base de datos Soil Survey Geographic (SSURGO). Para este estudio, se recolectaron 174 muestras de suelo de una profundidad de 0 a 10 cm. El índice topográfico de humedad, el índice de posición topográfica, la planitud del fondo del valle de resolución múltiple y los índices de planitud de la cima de la cresta de resolución múltiple generados a partir de los datos lidar se utilizaron como covariables en las predicciones del modelo. No se encontraron diferencias importantes en el rendimiento de predicción de todos los modelos seleccionados. Para SOM, los modelos predictivos proporcionaron resultados con coeficiente de determinación (R) (0,44-0,45), error cuadrático medio (RMSE) (0,8-0,83%), sesgo (0-0,22%) y coeficiente de correlación de concordancia () (0,56-0,58). Para CEC, el R varió de 0,39 a 0,44, el RMSE varió de 3,62 a 3,74 cmol kg, el sesgo varió de 0-0,17 cmol kg y varió de 0,55 a 0,57. También comparamos los resultados con los datos del Servicio Geográfico del Suelo del USDA (SSURGO). Tanto para SOM como para CEC, SSURGO fue comparable con nuestros modelos predictivos, excepto en algunas unidades de mapa donde tanto SOM como CEC fueron subestimados o sobreestimados.