В настоящей работе описан разработанный метод автоматической субпиксельной географической привязки изображений, получаемых прибором КМСС-М с пространственным разрешением 60 метров, основанный на использовании восстановленного безоблачного и ежедневно актуализируемого эталонного изображения коэффициентов спектральной яркости низкого пространственного разрешения MODIS. Описываемый метод основан на максимизации значения корреляции Пирсона при поиске оптимального локального смещения участка корректируемого изображения путём сравнения с эталонным низкодетальным изображением. Для оценки эффективности метода при использовании на неоднородных территориях континентального охвата были проведены три эксперимента, позволяющие получить численные оценки ошибок привязки: эксперимент с использованием модельных наборов данных, эксперимент по оценке абсолютной ошибки привязки эталонных изображений MODIS и эксперимент по оценке ошибки привязки автоматически скорректированных данных КМСС-М. Экспериментальная оценка метода на основе модельных данных декаметрового разрешения Sentinel-2 (MSI) продемонстрировала его высокую устойчивость при работе в широком диапазоне физико-географических условий и сезона наблюдений. Средняя ошибка географической привязки эталона низкого пространственного разрешения MODIS, полученная во втором эксперименте для территории зернового пояса РФ за 2020 год наблюдений, оказалась менее 20 метров как в красном, так и в ближнем ИК-каналах. Результаты автоматической коррекции изображений КМСС-М на указанную территорию и год наблюдений, полученные в третьем эксперименте с помощью описанного метода, продемонстрировали в среднем субпиксельную точность привязки скорректированных изображений в красном и ближнем ИК-каналах, в то время как средняя абсолютная ошибка привязки исходных изображений КМСС-М составила 3 километра. Достигнутая в работе точность привязки скорректированных по данным низкого пространственного разрешения изображений КМСС-М обеспечивает возможность построения и анализа временных серий мультиспектральных измерений спектральной яркости земной поверхности для решения широкого спектра научных и практических задач дистанционного мониторинга растительного покрова. Технологическая гибкость разработанного метода обеспечивает его применимость к данным и других спутниковых систем для оптического дистанционного зондирования Земли.