Debido a errores sistemáticos complicados y no definidos en la observación satelital, la asimilación de datos que integra los estados del modelo con las observaciones satelitales es más complicada que la asimilación de datos basada en mediciones de campo a escala local. En el caso de la humedad del suelo medida por Radar de Apertura Sintética (SAR), los errores sistemáticos derivados de las incertidumbres en las condiciones de rugosidad son significativos e inevitables, pero los métodos actuales de corrección de sesgos satelitales no resuelven los problemas de manera efectiva. Por lo tanto, aparte del proceso de corrección de sesgos de la observación satelital, es importante evaluar la capacidad inherente de la asimilación de datos satelitales en tales condiciones de error de observación subóptimas pero más realistas. Con este fin, se comparan los conjuntos secuenciales en evolución temporal del Filtro de Kalman en Ensamble (EnKF) con el conjunto estacionario del esquema de Interpolación Óptima en Ensamble (EnOI) que no evoluciona los conjuntos a lo largo del tiempo. Como el análisis de sensibilidad demostró que la rugosidad de la superficie es más sensible a las recuperaciones de SAR que a los errores de medición, es un objetivo de este estudio monitorear cómo la asimilación de datos altera los efectos de la rugosidad en las recuperaciones de humedad del suelo por SAR. En los resultados, ambos esquemas de asimilación de datos proporcionaron valores intermedios entre la sobreestimación de SAR y la subestimación del modelo. Sin embargo, bajo las mismas condiciones de error de observación de SAR, los conjuntos secuenciales se acercaron a un modelo calibrado que mostró el menor Error Cuadrático Medio (RMSE), mientras que el conjunto estacionario convergió hacia las observaciones de SAR exhibiendo el mayor RMSE. En comparación con los conjuntos estacionarios, los conjuntos secuenciales tienen una mejor tolerancia a los errores de recuperación de SAR. Esta naturaleza inherente del EnKF sugiere un mérito operativo como sistema de asimilación de datos satelitales, debido a la limitación de los métodos de corrección de sesgos actualmente disponibles.