La evaluación del secuestro de carbono orgánico del suelo (COS) requiere herramientas precisas y efectivas para medir los stocks de COS de referencia. Una técnica emergente para estimar los stocks de COS de referencia es el mapeo predictivo del suelo (MPS). Un desafío clave para el MPS es determinar los requisitos de densidad de muestreo, específicamente, determinar el número óptimo de muestras económicamente viable para el mapeo predictivo del suelo para los stocks de COS. En un intento por responder a esta pregunta, se utilizaron datos de 3861 muestras de carbono orgánico del suelo recolectadas como parte de pruebas agronómicas rutinarias en una operación agrícola de 4702 ha en Saskatchewan, Canadá. Se construyó un mapa predictivo del suelo utilizando todos los datos del suelo para calcular el stock total de carbono para toda el área de estudio. Luego, el conjunto de datos se subdividió utilizando muestreo de hipercubo latino condicionado (cLHS), tanto convencional como estratificado por posición de pendiente, para determinar los stocks totales de carbono con las siguientes densidades de muestreo (puntos por ha): 0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7 y 0.8. A continuación, se ajustó una función de error no lineal a los datos, y se determinó el número óptimo de muestras en función del número de muestras que minimizaba los costos de datos del suelo y el valor del error de predicción del stock de carbono del suelo. El cLHS estratificado requirió menos muestras para lograr el mismo nivel de precisión en comparación con el cLHS convencional, y el número óptimo de muestras fue más sensible al precio del carbono que a los costos de muestreo. En general, la densidad de muestreo óptima osciló entre 0.025 y 0.075 muestras por hectárea.