El estudio estableció una metodología para estimar la humedad del suelo a partir de atributos geomorfométricos e hidrológicos derivados de los modelos digitales de elevación, MDE, en un sector del piedemonte depositacional del municipio de Villavicencio, en dos periodos, uno húmedo y uno seco. Adicionalmente se consideró la variación espacio-temporal de los elementos climáticos y espaciales del suelo para reducir las limitaciones en el proceso de obtención de la humedad y estimar su disponibilidad a través del balance hídrico. La metodología evaluó tres fuentes de datos de modelos digitales de elevación: SRTM, ASTER, de 30 m (1 arco-segundo) y un modelo generado por restitución fotogramétrica de 10 m de resolución. Seleccionado el modelo de mejor calidad, se derivaron los parámetros topográficos e hidrológicos, incluyendo la transformada Tasseled Cap generada de imágenes satelitales Landsat 7 ETM+, para estimar la humedad del suelo. Se combinaron técnicas geoestadísticas con análisis de regresión multivariada. Mediante interpolación, utilizando métodos IDW y Kriging se obtuvieron mapas de las variables climáticas e hídricas, para confrontar los resultados con la humedad disponible en forma mensual a través del balance hídrico. La regresión paso a paso precisó que en época lluviosa el aporte de las variables de la caracterización topográfica como clasificación de la curvatura, la pendiente y el índice de posición topográfica son relevantes, mientras que en época seca, el aporte de formas de terreno y el índice topográfico de humedad relativa contribuyen a la caracterización de la humedad del suelo, en combinación con variables edáficas como la densidad aparente y el porcentaje de arena, en forma inversa. / Abstract. The study established a methodology for estimating soil moisture from geomorphometric and hydrological attributes derived from digital elevation models, DEM, in a depositional piedmont area of Villavicencio, Meta. Additionally was considered the spatial and temporal variations of the climatic elements and spatial of soils to reduce constraints in the process of obtaining soil moisture and estimate availability through a water balance. The results were compared with field measurements of the moisture content in two climatic periods, a wet and other dry. The methodology evaluated three data sources from digital elevation model: SRTM, ASTER, 30 m resolution (1 arc-seg) and a model generated by photogrammetric restitution of 10 m. Selected the best quality model were derived topographic and hydrologic parameters. Information derived from Tasseled Cap transformation based on Landsat 7 ETM+ satellite images also was included to estimate soil moisture. Geostatistical techniques were combined with multivariate regression analysis. By interpolation using IDW and Kriging methods were obtained maps of climatic variables and water, to compare the results with the available moisture on a monthly basis through the water balance. The stepwise regression indicated that in the rainy season the contribution of the variables in the characterization and classification of topographic curvature, slope and topographic position index are relevant, while in the dry season, the contribution of landforms and topographic wetness relative index contributing to the characterization of soil moisture, in combination with soil variables as the bulk density and inversely, the percentage of sand.