La reflectividad derivada de imágenes satelitales sigue generalmente el ciclo fenológico de las cubiertas presentes en el territorio. A pesar de ello, es posible encontrar zonas donde la reflectividad es prácticamente invariante. Estas áreas definidas como pseudoinvariantes (API) permiten comparar y calibrar imágenes provenientes de distintos sensores y procesar series temporales con una elevada coherencia. Se presenta un nuevo método automático (especialmente útil en entornos Big Data) para seleccionar API a partir del producto diario MOD09GA derivado de imágenes Terra-MODIS, utilizando una serie temporal de 14 años y las bandas del espectro solar (visible, infrarrojo cercano y de onda corta) con una resolución espacial de 500 m. Dicha metodología consta de dos etapas de filtrado, una primera que evalúa la calidad de las imágenes de la serie mediante técnicas geoestadísticas, seleccionando las mejores, y una segunda que define umbrales específicos para cada banda espectral, en función de la dispersión que presentan los datos en la selección previa de imágenes. La aplicación de este método sobre ámbitos de características topográficas y estructura de paisaje diferenciados en la Península Ibérica ha permitido la obtención de más de 12 000 API en una superficie asimilable a 9 escenas Landsat (WRS-2). Los resultados muestran que la metodología aplicada contempla la adecuada distribución tanto interanual como intraanual de las imágenes, dando lugar a API que abarcan una amplia variedad de cubiertas con reflectividades diversas, ubicadas principalmente en zonas boscosas o seminaturales (77%),zonas agrícolas (21 %), así como en otros tipos de cubiertas no vegetales.