(1) Antecedentes: El uso de predicción multiescala o el escalado óptimo de predictores puede mejorar los mapas de suelo al aplicar el tamaño de píxel en la cartografía digital de suelos (DSM). (2) Métodos: Se recolectaron un total de 200, 50 y 129 muestras de suelo superficial (0-30 cm) mediante el método CLHS en tres áreas diferentes, a saber, las llanuras de Marvdasht, Bandamir y Lapuee en el suroeste de Irán. Luego, se midieron cuatro propiedades del suelo: materia orgánica del suelo (MOS), densidad aparente (DA), resistencia al corte del suelo (RC) y diámetro medio ponderado (DMP) en cada punto de muestreo como atributos representativos de la calidad física y química del suelo. Este estudio examinó diferentes escenarios de escala que van desde el re-muestreo del modelo digital de elevación original de 30 m y los índices de teledetección hasta varios tamaños de píxel, incluyendo 60 x 60, 90 x 90, 120 x 120 y hasta 2100 x 2100 m. (3) Resultados: Después de evaluar 22 covariables ambientales, 11 de ellas fueron identificadas como los candidatos más adecuados para predecir propiedades del suelo basándose en la eliminación recursiva de características (RFE) y métodos de opinión de expertos. Además, entre los diferentes escenarios de tamaño de píxel para MOS, DA, RC y DMP, la mayor precisión se logró a 1200 x 1200 m (R2 = 0.35), 180 x 180 m (R2 = 0.67), 1200 x 1200 m (R2 = 0.42) y 2100 x 2100 m (R2 = 0.34), respectivamente, en la llanura de Marvdasht. (4) Conclusiones: Ajustar el tamaño del píxel mejora la captura de la variabilidad de las propiedades del suelo, aumentando la precisión del mapeo y apoyando la toma de decisiones efectivas para la gestión de cultivos, el riego y la planificación del uso del suelo.