Se propone un nuevo método de fusión de grandes datos espaciotemporales en cuadrícula para la organización y gestión de grandes datos de tierras cultivables, que podría servir para la aplicación de análisis de evaluación de la calidad de las tierras cultivables y otros análisis de grandes datos geográficos. En comparación con los métodos tradicionales de fusión de grandes datos, este método mapea las características espaciotemporales y atributivas de datos de múltiples fuentes a celdas de cuadrícula para lograr la unidad estructural y la organización ordenada de grandes datos espaciotemporales con diferencias de formato, ambigüedades semánticas y diferentes proyecciones de coordenadas. En primer lugar, este artículo construye un modelo de fusión de grandes datos de tierras cultivables disecado y completa el diseño de un modelo conceptual y un modelo lógico, construye un modelo de organización de datos de tierras cultivables basado en DGGS (sistema de cuadrícula global discreta) y codificación Hash, y realiza la gestión unificada de datos vectoriales, datos raster y datos textuales utilizando cuadrículas multinivel. En segundo lugar, este artículo investiga los métodos de evaluación de la adaptabilidad a escala de cuadrícula y genera conjuntos de datos de cuadrícula multinivel distribuidos para satisfacer las necesidades de evaluación de la calidad del área de tierras cultivables. Finalmente, se seleccionaron datos típicos como datos de materia orgánica del suelo, datos de red vial, datos de área de tierras cultivables y datos estadísticos en el condado de Da"an, China, para llevar a cabo el experimento. El experimento verifica que el método no solo podría realizar la organización unificada y la gestión eficiente de grandes datos de tierras cultivables con características multimodales, sino también apoyar la evaluación de la calidad de las tierras cultivables.