La evapotranspiración (ET), proceso simultaneo entre la evaporación del agua de la superficie del suelo y de la cubierta vegetal, es una variable de interés para diversas disciplinas, entre ellas la climatología, la ecología, la agronomía y la hidrología. Dada la gran oferta de datos de sistemas satelitales en microondas pasivas (AMSR-E, AMSR-2, Windsat, SMMI, SAC-D/ Aquarius y MWR, SMOS) operativos en la última década (2002-2013), esta tesis planteó el aprovechamiento sinérgico de datos de sistemas pasivos en microondas, ópticos y datos meteorológicos a fin de obtener información relevante para la estimación de la evapotranspiración en áreas boscosas. La metodología se basó en la estimación de la conductancia superficial a partir de datos satelitales multisensor y luego se combinaron dichas estimaciones con variables meteorológicas (obtenidas de estacione meteorológicas o datos de re-análisis) en el marco del algoritmo de Penman-Monteith. Se utilizaron índices ópticos (como ser, el índice de vegetación normalizado (EVI) y el índice de agua normalzado (NDWI)) e índices de microondas pasivas (como ser, el índice de frecuencia (FI) y el índice de polarización (PI)) para estimar tanto la conductancia superficial como la ET. Para evaluar la relación entre los índices de microondas y ópticos con variables biofísicas de relevancia para estimar la ET, como ser el contenido de agua del dosel y las hojas, se utilizaron modelos de transferencia electromagnético del óptico (PROSAILH) y microondas (Modelo de Tor Vergata). Para la validación in situ de esta metodología, se utilizaron datos de torres de flujo de covarianza de torbellino de diversas áreas boscosas que forman parte de las redes de torres de flujo FLUXNET (www.fluxnet.ornl.gov) y OZflux (www.ozflux.org.au). El rendimiento del modelo se evaluó cuantitativamente mediante el uso del coeficiente de regresión (r2), y la raíz del error cuadrático medio (RMSE). Se compararon los resultados obtenidos con otros productos de evapotranspiración, como ser el producto MODIS MOD16A2, la capa de información del modelo de superficie GLDAS-NOAH (Global Land Data Assimilation System) y del set de datos de re-análisis MERRA (Modern-era retrospective analysis). Estos resultados son de interés especialmente para muchos ecosistemas a nivel mundial que carecen de datos meteorológicos de terreno espacialmente distribuidos, convirtiéndose en una alternativa robusta para la estimación de la ET. Finalmente, se comparó la estimación de la ET utilizando la metodología desarrollada para una de las principales áreas boscosas de la cuenca del río bermejo (bosque Chaqueño) que carece de datos de terreno, con otros productos de ET (MOD16A2, MERRA, GLDAS-NOAH).