Las fisuras en el suelo inducidas por la minería son el principal tipo de desastres geológicos que se encuentran en la meseta de Loess, China, y causan grandes impactos en las propiedades del suelo alrededor de las fisuras. Sin embargo, se ha realizado poca investigación sobre la relación cuantitativa entre las fisuras en el suelo y los cambios en las propiedades del suelo. Para abordar esto, se investigaron 40 fisuras en el área minera de Yungang, en la ciudad de Datong, provincia de Shanxi, China, y se revelaron cambios en las propiedades del suelo (materia orgánica del suelo, humedad del suelo, capacidad de campo, densidad aparente, porosidad del suelo y composiciones de grano) mediante la diferencia en las propiedades del suelo entre los puntos de borde y de contraste alrededor de las fisuras. Se utilizaron análisis de redundancia para ilustrar las relaciones entre el valor (Si_DV) y el porcentaje (Si_DP) de la diferencia en las propiedades del suelo entre los puntos de borde y de contraste, así como las fisuras en el suelo. Se seleccionaron y analizaron las características de las fisuras en el suelo que tenían una correlación significativa según el análisis de correlación de Pearson con Si_DP a través de un modelo de ajuste lineal multivariado, un modelo de bosque aleatorio y un modelo de red neuronal de retropropagación (BP), respectivamente. Los resultados muestran que la materia orgánica del suelo, el contenido de humedad del suelo, la densidad aparente, la capacidad de campo y el contenido de arcilla en los puntos de borde eran significativamente menores que en los puntos de contraste; por el contrario, la porosidad del suelo en los puntos de borde era significativamente mayor. El porcentaje promedio de la diferencia entre los puntos de borde y los puntos de contraste de las fisuras en estas seis propiedades fue del 15.27%, mientras que el contenido de humedad del suelo mostró el mayor cambio (20.65%). El Si_DP estaba significativamente correlacionado con el ancho, la pendiente y la cobertura vegetal de las fisuras en el suelo; sin embargo, la cobertura vegetal fue el factor determinante. El modelo de red neuronal BP tuvo el mejor rendimiento al revelar las relaciones entre las fisuras en el suelo y los cambios en las propiedades del suelo. El modelo para la materia orgánica del suelo tuvo la mayor precisión (R2 = 0.89), y todos los demás estaban por encima de 0.5. Esta investigación proporciona información sobre la relación cuantitativa entre las fisuras en el suelo y sus impactos en las propiedades físicas del suelo, que se puede utilizar junto con imágenes de teledetección para evaluar rápidamente los riesgos de erosión del suelo causados por la minería a gran escala, dado que las propiedades físicas del suelo están estrechamente relacionadas con la estabilidad de la capa superficial del suelo.