Un conjunto de datos de tierras de cultivo de alta resolución y a largo plazo juega un papel esencial en la comprensión precisa y sistemática de los mecanismos que impulsan el cambio en las tierras de cultivo y su efecto en los procesos biogeoquímicos. Sin embargo, las bases de datos de tierras de cultivo espacialmente explícitas más utilizadas actualmente se desarrollan según un modelo de reducción simple y están asociadas con baja resolución. Al combinar datos históricos de archivos de tierras de cultivo a nivel de condado con variables naturales y antropogénicas, desarrollamos un modelo de bosque aleatorio para espacializar la distribución de tierras de cultivo en la cuenca del río Tuojiang (TRB) durante 1911-2010, utilizando una resolución de 30 m. Los resultados de la reconstrucción mostraron que las tierras de cultivo en la TRB aumentaron de 1.13 x 10^4 km2 en 1911 a 1.81 x 10^4 km2. En comparación con los datos basados en satélites de 1980, el conjunto de datos reconstruido aproximó la distribución de tierras de cultivo detectada por remoto. Nuestro mapa de tierras de cultivo pudo capturar mejor los detalles de la distribución de tierras de cultivo que tres conjuntos de datos públicos de tierras de cultivo ampliamente utilizados, debido a su alta heterogeneidad espacial y mejor resolución espacial. Los factores más críticos que impulsan la distribución de tierras de cultivo en la TRB incluyen las tierras de cultivo cercanas, la elevación y las condiciones climáticas. Este nuevo conjunto de datos de tierras de cultivo reconstruido puede ser utilizado para simulaciones ecológicas regionales precisas a largo plazo y para la formulación de políticas futuras. Este novedoso enfoque de reconstrucción tiene el potencial de aplicarse a otros tipos de uso y cobertura del suelo a través de su marco flexible y parámetros modificables.