Este documento describe los métodos, resultados y análisis estadístico de un modelo que desarrollamos para demostrar la viabilidad de aplicar datos meteorológicos de sensores remotos a la navegación mediante el uso de la coincidencia de contornos meteorológicos (METCOM). La coincidencia de contornos del terreno (TERCOM), un sistema de navegación contemporáneo, presenta fallas de rendimiento inherentes que pueden ser resueltas y mejoradas por METCOM para la navegación de misiles o aeronaves subsónicas e hipersónicas. Los datos de imágenes de sensores remotos para este modelo se obtuvieron de los Satélites Operacionales Ambientales Geoestacionarios de la serie R, operados por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica, utilizando Amazon Web Services a través de un script que desarrollamos en Python. Los datos procesados para el modelo incluyeron datos de imágenes y datos geoespaciales correspondientes de los productos de perfil atmosférico heredados: temperatura vertical heredada y humedad vertical heredada. Nuestro análisis del modelo incluyó una evaluación de errores para determinar la precisión del modelo, análisis geoestadístico a través de semivariogramas, señal meteorológica de los datos del modelo y un análisis combinatorio para evaluar el rendimiento de la navegación. Realizamos una evaluación del modelo que indicó una precisión del 66.2% en los datos utilizados como resultado combinado del error del instrumento y la interferencia de formaciones de nubes. Los resultados del análisis restante ofrecieron métodos para evaluar el rendimiento de METCOM y comparar diferentes productos de datos meteorológicos. Estos resultados nos permitieron comparar estadísticamente METCOM y TERCOM, lo que dio lugar a varias indicaciones de un rendimiento mejorado, incluyendo un aumento por un factor de al menos 13.5 en la variabilidad de los datos y la capacidad de contorno. El análisis que realizamos sirvió como prueba de concepto para justificar una investigación adicional sobre la viabilidad y aplicación de METCOM.