Actualmente, los productos de humedad del suelo (SM) basados en satélites y las técnicas de asimilación de modelos de superficie terrestre se utilizan ampliamente. Sin embargo, la presencia de errores sistemáticos en el proceso de observación, discrepancias algorítmicas entre productos y variaciones en escalas espaciales y temporales resultan en diversas características de precisión y aplicabilidad. Este estudio evalúa tres productos prominentes de SM en China, a saber, la Humedad del Suelo como Variable Climática Esencial (ECV), los Datos de Reanálisis de Superficie Terrestre de Quinta Generación del Centro Europeo para Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo (ERA5-Land) y el Sistema de Asimilación de Datos de Superficie Terrestre Global (GLDAS). La evaluación se llevó a cabo utilizando análisis de colocalización triple extendida (ETC) y métodos de validación in situ a escala mensual desde 2000 hasta 2020. Los resultados del análisis ETC muestran que entre los tres productos, GLDAS exhibe el coeficiente de correlación más alto (CC) y la menor desviación estándar de error (ESD), lo que indica su rendimiento superior en China. ECV y ERA5-Land siguen, con un rendimiento ligeramente inferior. En los resultados de validación in situ, ERA5-Land muestra la correlación más alta, capturando bien la tendencia temporal de la humedad del suelo en el suelo. Comparativamente, en términos de precisión general, ECV tiene el mejor rendimiento, con un error medio (ME) y un error cuadrático medio (RMSE) ligeramente menores que GLDAS, y ERA5-Land tiene la menor precisión. La discrepancia entre los resultados de validación in situ y el análisis ETC puede atribuirse al número limitado de sitios y sus errores de representatividad. Notablemente, ERA5-Land exhibe una tendencia altamente consistente de fluctuaciones interanuales entre ESD y precipitación. Además, se observa una fuerte asociación entre el ME y el RMSE de ECV y GLDAS y la precipitación. Estos hallazgos sirven como referencias valiosas para futuros estudios de SM en China.