Las masas de agua se redistribuyen continuamente en la Tierra, por lo que estimar con precisión su disponibilidad es esencial. Los Sistemas Globales de Navegación por Satélite (GNSS) han demostrado su potencial para observar deformaciones verticales, que son en parte impulsadas por las variaciones en el almacenamiento de agua terrestre (TWS). Esta capacidad se ha utilizado en hidrogeodesia para estimar las variaciones de TWS. Sin embargo, las inversiones de datos de GNSS a menudo son mal planteadas, requiriendo regularización para soluciones estables. Este estudio considera el método estadístico de Colocación de Mínimos Cuadrados (LSC) como una alternativa. LSC utiliza funciones de covarianza para caracterizar observaciones, parámetros y su interdependencia. Al incorporar información física adicional en modelos inversos, LSC permite la estabilización de problemas mal planteados. Para evaluar la efectividad de LSC, lo aplicamos a desplazamientos verticales observados y simulados de GNSS en la isla de Haití. Las señales hidrológicas se modelan utilizando datos de Asimilación Global de Datos de Tierra (GLDAS). En regiones con datos de GNSS escasos, los hallazgos indican un pobre acuerdo entre TWS y la entrada hidrológica, con un Error Cuadrático Medio (RMSE) de 115 kg/m, una correlación de 0.3 y una reducción del 73%. Sin embargo, en áreas simuladas de GNSS densas, TWS y la entrada hidrológica muestran un fuerte acuerdo, con un RMSE de 41 kg/m, una correlación de 0.83 y una reducción del 92%. Los resultados confirman el potencial de LSC para evaluar los cambios en TWS y mejorar la cuantificación del agua en regiones densas de estaciones GNSS.