El Sistema de Navegación Global por Satélite de Reflexometría (GNSS-R) ha demostrado ser una herramienta rentable y eficiente para monitorear la humedad del suelo superficial de la Tierra (SSM) con una resolución espacial y temporal sin igual. Sin embargo, la precisión y fiabilidad de la estimación de SSM por GNSS-R se ven afectadas por la vegetación y la rugosidad de la superficie. En este estudio, se analiza y valida la sensibilidad de la reflectividad efectiva derivada del mapa de Doppler por retardo (DDM) a la SSM. La reflectividad efectiva individual se proyecta en la cuadrícula terrestre escalable de área igual 2.0 (EASE-Grid2) de 36 km x 36 km para formar la imagen de observación, que se utiliza para construir un modelo global de recuperación de SSM por GNSS-R, tomando como valor de referencia la SSM de SMAP. Con el fin de mejorar la precisión de la SSM recuperada de CYGNSS, la reflectividad efectiva se corrige utilizando parámetros de opacidad de vegetación y coeficientes de rugosidad de los productos de SMAP. Además, se evaluaron de manera integral los impactos de la vegetación y la rugosidad en la SSM estimada. Los resultados demuestran que la precisión de la SSM recuperada por GNSS-R mejora al corregir la vegetación en diferentes tipos de áreas cubiertas de vegetación. El algoritmo de recuperación logra una precisión de 0.046 cmcm, resultando en una mejora media del 4.4%. La validación del algoritmo de recuperación a través de mediciones in situ confirma su estabilidad.