Se describe una metodología para la validación del Índice de Clorofila Terrestre (MTCI) del Espectrómetro de Imágenes de Resolución Media (MERIS) sobre superficies terrestres heterogéneas en una región agrícola en el sur de Italia. El enfoque implica el uso de técnicas de modelado de reflectancia de dosel inverso para derivar mapas de contenido de clorofila del dosel (CCC) y el índice de área foliar (LAI) a una resolución espacial fina. Se utilizan mediciones de campo indirectas para la validación de los datos de resolución espacial fina. Posteriormente, estos mapas se agregan en función de una cuadrícula regular a 1 km de resolución espacial para validar el MTCI de nivel 2 de MERIS (300 m). Se utilizan datos del sensor del satélite RapidEye con un tamaño de píxel de 6.5 m para este propósito. Basado en un conjunto de mediciones de campo independientes, los mapas de resolución espacial fina lograron un R2 = 0.78 y RMSE = 0.39 para CCC y R2 = 0.76 y RMSE = 0.64 para LAI. La relación entre el MTCI L2 de MERIS y CCC [g·m-2] logró un coeficiente de determinación de 0.74 y resultó ser extremadamente significativa desde el punto de vista estadístico (p-valor < 0.001). Además, se realizó una validación relativa de otros dos productos satelitales a escala de resolución espacial media, a saber, el índice de área foliar (LAI) de MERIS y el LAI del Espectrómetro de Imágenes de Resolución Moderada (MODIS) mediante comparación con el mapa de LAI de resolución espacial fina. Los resultados indicaron una mejor precisión en la estimación de LAI de MERIS (RMSE = 0.33) en comparación con los datos de MODIS (RMSE = 0.81).