Los nutrientes esenciales del suelo son dinámicos por naturaleza y requieren una gestión oportuna en los campos de los agricultores. La predicción precisa de la distribución espacial de los nutrientes del suelo utilizando una densidad de muestreo adecuada es un requisito previo para mejorar la utilidad práctica de los mapas de fertilidad del suelo. Sin embargo, se requiere investigación práctica para abordar el desafío de seleccionar una densidad de muestreo óptima que sea tanto rentable como precisa para preparar mapas digitales de nutrientes del suelo en extensiones regionales. Este estudio examina el impacto de la densidad de muestreo en la precisión de la predicción espacial para una variedad de parámetros de fertilidad del suelo en una extensión regional de 8303 km2 ubicada en el este de India. Se recolectaron muestras de suelo superficial de 1024 puntos de muestreo. Se comparó el rendimiento de seis niveles de densidades de muestreo para la predicción espacial de 14 propiedades del suelo utilizando kriging ordinario. A partir de los puntos de muestreo, se utilizó la aleatorización para seleccionar 224 puntos para validación y los 800 restantes para calibración. La bondad de ajuste de los semi-variogramas se evaluó mediante R2 del ajuste del modelo. El coeficiente de correlación de concordancia de Lin (CCC) y el error cuadrático medio (RMSE) se evaluaron a través de validación independiente como parámetros de precisión de predicción espacial. Los resultados muestran que el impacto de la densidad de muestreo en la precisión de la predicción fue único para cada propiedad del suelo. Como tendencia común, R2 del ajuste del modelo y las puntuaciones de CCC mejoraron, y los valores de RMSE disminuyeron con el aumento de la densidad de muestreo para todas las propiedades del suelo. Por otro lado, la tasa de ganancia en las métricas de precisión con cada incremento en la densidad de muestreo disminuyó gradualmente y, en última instancia, se estabilizó. Esto indica que existe un umbral de densidad de muestreo más allá del cual el esfuerzo adicional en muestreo adicional aporta menos a la precisión de la predicción espacial. Los hallazgos de este estudio proporcionan una referencia valiosa para optimizar el mapeo de nutrientes del suelo en extensiones regionales.