O solo é um importante agente ecossistêmico, portanto, muitos estudos apresentam predição espacial de suas características via Mapeamento Digital de Solo (MDS). Os resultados destes modelos espaciais são úteis para estudos e modelagens sobre aspectos de uso e manejo. Já existem modelos espaciais disponíveis em formato digital georreferenciado, geralmente em escala global. O presente trabalho tem como objetivo medir a acurácia de modelos gerados pelo projeto SoilGrids em um recorte regional. Foi escolhida a mesorregião do Norte de Minas Gerais como estudo de caso, considerando sua complexidade ecológica com a presença de ecótonos entre três biomas. Cinquenta pontos foram coletados dentro da área de estudo e as coordenadas geográficas dessas amostras foram usadas para extrair valores dos pixels dos modelos espaciais de areia, argila, silte e pH. A acurácia de cada modelo espacial foi definida por meio de uma análise de regressão linear entre os dados primários e os dados preditos. A raiz do erro quadrático médio (RMSE – Sigla em inglês) e o coeficiente de determinação (R2) foram usados como métricas. As diferenças entre os valores também foram analisadas a fim de verificar o padrão espacial das diferenças na área de estudos. Notou-se que os modelos apresentam baixa acurácia levando em consideração os valores do R² e RMSE encontrados. Sendo assim se faz necessário o aumento de estudos em áreas de complexidade ambiental a fim de melhorar os modelos já existentes.