La materia orgánica del suelo (SOM) es vital para evaluar la calidad de la tierra cultivable. Una estimación rápida y fiable de la SOM es importante para predecir la reserva de carbono del suelo en tierras de cultivo. En este estudio, nuestro objetivo fue explorar el potencial de combinar imágenes multitemporales de Sentinel-2A y el bosque aleatorio (RF) para mejorar la precisión de las estimaciones de SOM en la capa de arado para tierras cultivadas a escala regional. Los datos de campo del contenido de SOM se utilizaron junto con imágenes multitemporales de Sentinel-2A adquiridas durante tres años durante el período de suelo desnudo para desarrollar índices espectrales. Las mejores bandas e índices espectrales fueron seleccionados como variables de predicción utilizando el algoritmo RF. Se emplearon mínimos cuadrados parciales (PLS), regresión ponderada geográficamente (GWR) y RF para calibrar los índices espectrales para el contenido de SOM, y el modelo de calibración óptimo se utilizó para el mapeo del contenido de SOM en tierras de cultivo a escala regional. Los resultados mostraron lo siguiente. (1) El modelo de estimación de imagen multitemporal superó al modelo de estimación de imagen de tiempo único. El modelo de estimación que utilizó las mejores bandas e índices espectrales como variables de predicción generalmente tuvo una mejor precisión que los modelos basados en datos espectrales completos. (2) Para las estimaciones del contenido de SOM, el rendimiento fue mejor con RF que con PLS y GWR en casi todos los casos. (3) La estimación más precisa de SOM en el área de estudio se logró utilizando imágenes multitemporales de 2018 y el modelo de calibración de RF basado en las mejores bandas e índices espectrales como variables de predicción, con (coeficiente de determinación del conjunto de datos de validación) = 0.67, (error cuadrático medio del conjunto de datos de validación) = 2.05 y (relación de rendimiento con el rango intercuartílico del conjunto de datos de validación) = 3.36. (4) El contenido estimado de SOM en la capa de arado para tierras cultivadas en toda el área de estudio varió de 16.17 a 36.98 g kg y mostró una tendencia creciente de norte a sur. En el estudio actual, desarrollamos un marco que combina imágenes de teledetección multitemporales y RF para la estimación de SOM, lo que puede mejorar la precisión de las estimaciones cuantitativas de SOM, proporcionar una técnica dinámica, rápida y de bajo costo para comprender la fertilidad del suelo y ofrecer una alerta temprana de cambios en la calidad del suelo.