La precisión de la cobertura de nieve del espectroradiómetro de imágenes de resolución moderada (MODIS) se ha evaluado en el pasado a diferentes escalas, con varios enfoques y en relación con los muchos factores que influyen en la observación remota de áreas cubiertas de nieve (SCA). Sin embargo, el desafío de caracterizar completamente la precisión de MODIS en sitios forestales sigue abierto. En este estudio, aprovechamos 5 años de datos de la cuenca del río Adige superior en Ponte Adige (Alpes italianos orientales) para condicionar un modelo de nieve basado en un índice de temperatura mejorado que tiene en cuenta la incertidumbre de los parámetros del modelo utilizando la metodología de Estimación de Incertidumbre de Verosimilitud Generalizada (GLUE). La SCA simulada se compara luego con las recuperaciones de MODIS a través de una variedad de métricas estadísticas diferentes para investigar cómo el uso del suelo y las condiciones de iluminación solar afectan dicha comparación. En particular, se utiliza el índice de Precisión General (OA) para cuantificar el acuerdo entre la SCA derivada de satélites y la SCA simulada en una base de píxel a píxel. Analizar la variabilidad espacial tanto de la OA mediana como de su rango muestra que las condiciones de iluminación sobre los doseles forestales representan una fuente importante de incertidumbre en la SCA de MODIS. Aprovechando este hallazgo, identificamos el nivel mínimo de radiación solar de onda corta entrante para el uso preciso de la SCA de MODIS en áreas forestales.