Entender los procesos físicos en la naturaleza, incluyendo la ocurrencia de desastres naturales de inicio lento como sequías y deslizamientos de tierra, requiere conocimiento del cambio en la humedad del suelo entre dos puntos en el tiempo. El estudio se realizó en un suelo relativamente desnudo, y el cambio en la humedad del suelo se examinó con un índice llamado Índice de Humedad del Suelo por Retrodispersión Normalizada (NBMI) utilizando datos de satélite Sentinel-1. Junto con la humedad del suelo medida con una sonda en el terreno, se llevó a cabo un estudio de correlación con imágenes de satélite utilizando un modelo de Regresión Lineal Múltiple (MLR). Además, se utilizó el modelo de Dubois para predecir la humedad del suelo. Los resultados han mostrado que el NBMI en una escala logarítmica proporciona una buena representación del cambio en la humedad del suelo con un R2~86%. El modelo MLR mostró una correlación positiva de la humedad del suelo con el coeficiente de retrodispersión co-polarizada, pero una correlación opuesta con la rugosidad de la superficie y el ángulo de incidencia. Los resultados del modelo de Dubois mostraron una correlación pobre del 44.37% y un error RMSE más alto de 17.1, demostrando la necesidad de una medición detallada y precisa de la rugosidad de la superficie como requisito previo para simular el modelo. De los tres enfoques, la medición basada en índices ha demostrado ser la más rápida para entender el cambio en la humedad del suelo y tiene el potencial de ser utilizada para comprender algunos mecanismos de desastres naturales bajo condiciones de suelo similares.