La humedad del suelo es un indicador clave para evaluar la sequía de tierras de cultivo y el estado de irrigación, así como para predecir la producción. Comparado con los datos ópticos que están oscurecidos por la cobertura del dosel de los cultivos, el Radar de Apertura Sintética (SAR) es una herramienta eficiente para detectar la humedad del suelo en la superficie bajo la cobertura vegetal debido a su fuerte capacidad de penetración. Este documento estudia la recuperación de la humedad del suelo utilizando los datos polarimétricos de banda L del Radar de Banda L de tipo de matriz de fase 2 (PALSAR-2) adquiridos en la región de estudio en Arkansas en los Estados Unidos. Ambos métodos, la descomposición basada en modelos de dos componentes (solo datos SAR) y el aprendizaje automático (SAR + índices ópticos), son probados y comparados en este documento. La validación utilizando mediciones terrestres independientes muestra que ambos métodos lograron un Error Cuadrático Medio (RMSE) de menos de 10 (vol.%), mientras que los métodos de aprendizaje automático superan a la descomposición basada en modelos, logrando un RMSE de 7.70 (vol.%) y de 0.60.