농경지에서 토양의 지리적 분포에 대한 이해는 토양 생태계 서비스를 증진시키고 환경에 대한 부정적인 영향을 줄이는 데 필요하다. 본 연구는 농경지 토양특성의 지리적 분포를 파악하기 위해 비공간기법인 딥러닝과 토양특성의 공간적 자기상관성을 고려할 수 있는 지리변수를 결합한 방식을 적용하고자 한다. 결과로 첫째, 모든 토양특성에서 공통적으로 전체설명변수를 사용했을 때보다 나은 평가 결과를 보이는 변수조합이 있었다. 두 번째, 모든 토양특성에 대해 지리변수가 환경변수 기반 모형보다 항상 좋은 평가 결과를 보이지는 않았지만 토양예측에서 적극적으로 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다. 마지막으로 환경변수와 지리변수를 함께 사용했던 방식도 항상 나은 결과를 보이지는 않았다. 토양특성의 지리적 분포를 살펴보면 유기물 함량과 토양 pH가 가장 낮은 지역은 석교천에 가까운 진도의 중앙에 위치한 지역이었다. 유효인산의 경우 주로 농경지 중에서 상대적으로 고도가 높은 산록완사면 부분에 위치한 밭을 중심으로 함량이 높게 나타났다. 본 연구를 통해 지속가능한 농경지 토양 관리를 위해 필요한 전자토양도 알고리듬을 구축하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.Understanding the spatial distribution of soil in the agricultural landscape is essential for promoting soil ecosystem services and reducing negative impacts on the environment. The purpose of this study is to apply a method that combines deep learning, a non-spatial technique, and geographic variables that can take into account the spatial autocorrelation of soil properties in order to understand the spatial distribution of soil properties in an agricultural landscape. As a result, first, there were variable combinations that showed better assessment results than when using all variables in all soil properties. Second, for all soil properties, geographic variable-based models did not always show better the assessment results than environmental variable-based models, but it was confirmed that geographic variables can be actively used in soil prediction. Finally, the method of combining environmental and geographic variables did not always yield better results. When examining the spatial distribution of soil properties, the region with the lowest organic matter content and soil pH was the region located in the center of Jindo, close to Seokgyo river. In the case of available phosphorus, the content was high mainly in the fields located on the pediment with relatively high altitude among agricultural land. This study can help to build a digital soil map algorithm necessary for sustainable agricultural soil management.