El presente estudio consistió en la evaluación de la aplicabilidad de la interpolación fractal en la automatización del downscaling en imágenes satelitales de temperatura de superficie, en terrenos de topografía compleja mediante evaluaciones cuantitativa y cualitativa. El método escogido para realizar la interpolación fractal es el Morphologically Constrained Midpoint Displacement (Belhadj, 2007). La evaluación del método se realizó, en primera instancia, por una evaluación cuantitativa. Esta consistió en la degradación de la imagen satelital original de temperatura (de resolución 1,1 km), a la mitad (2,2 km) y a la cuarta parte (4,4 km), luego se realizó la interpolación de las imágenes degradadas para llevarlas a la resolución de la imagen original y se estimó la diferencia entre la imagen de temperatura original y las interpoladas por fractales mediante el cálculo de la raíz del error cuadrado medio (RECM), además de otros análisis estadísticos básicos. El segundo método de evaluación fue cualitativo y para éste se contó con la colaboración de un experto en agroclimatología, quien evaluó el downscaling de la imagen de temperatura original. En esta etapa la imagen fue llevada a una resolución de 70 metros aproximadamente. El experto realizó un análisis de la imagen de temperatura para comprender el fenómeno observado e hizo una descripción del comportamiento esperable en las distintas zonas que determinó que son de interés y representativas para el presente estudio. Para poder verificar si las unidades identificadas por el experto responden al comportamiento descrito, se realizaron gráficos para mostrar el comportamiento de la temperatura con respecto al relieve en las distintas zonas identificadas. Los resultados de las evaluaciones arrojaron RECM de 0,2°C y 0,5°C para las mejores interpolaciones de las imágenes degradadas a la mitad y a la cuarta parte, respectivamente; y de 0,6°C para las interpolaciones con peores resultados en ambos casos, observando que el parámetro de Hurst, que controla la dimensión fractal en el algoritmo de interpolación, tiene gran influencia en los resultados de las interpolaciones. En tanto, la evaluación cualitativa determinó que en la imagen del downscaling presentada al experto se observa gran similitud de las formas espaciales en la distribución de las temperaturas con respecto a la imagen original de temperatura de superficie y que las tres unidades climáticas identificadas en la imagen se comportaron bajo patrones característicos del régimen térmico para las zonas descritas. En conclusión, el método de downscaling evaluado en esta memoria de título muestra resultados prometedores para la derivación de temperatura de superficie a mayor detalle.