토양수분은 지하수 함량, 작물 생장, 농업 생산성 예측 및 가뭄, 홍수, 산불과 같은 물 관련 재해에 직·간접적으로 영향을 미치는 주요 수문 인자 중 하나로써 지표 내 토양수분 함량 파악은 매우 중요하다. 본 연구에서는 Sentinel 전용전처리 도구인 SNAP(Sentinel Application Platform)을 이용하여 2018년 Sentinel-1A/B 22장의 이미지를 전처리하여 후방산란계수를 산정하였으며, 산정된 후방산란계수와 토양수분 실측값과의 관계를 이용하여 회귀공식을 도출하여 Sentinel-1A/B 기반 토양수분을 산정하였다. 토양수분자료동화기법은 실측된 토양수분과 유전자 알고리즘을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하며, 추출된 매개변수와 기상자료를 SWAP(Soil-Water-Atmosphere-Plant)모형의 입력값으로하여 일별 모의 토양수분을 재생산한다. 본 연구에서는 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 ASOS(Automated Synoptic Observing System) 기상관측소의 기상자료 및 TRMM(Tropical Rainfall Measuring)/GPM(Global Precipitation Measurement)위성강우자료를 이용하여 매개변수를 도출하였으며 도출된 매개변수를 SWAP 모형의 입력자료로 이용하여 장기간(2001∼2018) 일별 모의 토양수분을 산정하였다. 산정된 토양수분이 전체적으로 다양한 지표피복에서 토양수분 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났으며, 강우 변화에 따른 토양수분 공간분포의 변화가 모의 토양수분에 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 홍수, 가뭄, 산불과 같은 물 관련 재해 뿐만 아니라 농업, 수문 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 사료된다.