Este estudio presenta un nuevo enfoque para estimar la humedad del suelo superficial en áreas vegetadas utilizando datos de Radar de Apertura Sintética (SAR) y datos hiperespectrales. Para lograr esto, se utilizó inicialmente el modelo de Dispersión del Dosel de Microondas de Michigan (MIMICS) para simular la retrodispersión de superficies vegetadas que contienen varios contenidos de agua en el dosel, a través de tres bandas de frecuencia (es decir, L, S y C). Usando este conjunto de datos simulado, se analizó más a fondo la influencia del contenido de agua en el dosel sobre las señales retrodispersadas. Además, desarrollamos un modelo de Nube de Agua modificado que añade el término de interacción entre la corona y el suelo. Finalmente, se desarrolló un modelo de recuperación de humedad del suelo para una región agrícola. Se utilizaron datos de polarización alternante con datos hiperespectrales de ASAR y Hyperion para recuperar la humedad del suelo y validar la viabilidad del modelo de recuperación. Los datos medidos en el campo de la cuenca del río Heihe se utilizaron para confirmar el modelo propuesto. Los resultados revelaron una desviación absoluta promedio (AAD) y una desviación relativa absoluta promedio (AARD) de 0.051 cm3cm-3 y 19.7%, respectivamente, entre la humedad del suelo estimada y las mediciones de campo.