Explorar la Luna y Marte son pasos cruciales en el avance de la exploración espacial. Numerosas misiones tienen como objetivo aterrizar e investigar en varias ubicaciones lunares, algunas de las cuales presentan superficies desafiantes con características inalterables. Algunas de estas áreas están catalogadas como llanuras lunares claras. Sus principales características son que son casi sin rasgos y reflejan más luz que otras superficies lunares. Esto representa un desafío durante la navegación y el aterrizaje. Este documento compara técnicas tradicionales de coincidencia de características, específicamente la transformación de características invariante a la escala y el FAST orientado y BRIEF rotado, y enfoques novedosos de aprendizaje automático para la coincidencia densa de características en escenarios desafiantes y no estructurados, centrándose en las llanuras lunares claras. Los métodos tradicionales de detección de características a menudo tienen dificultades en entornos caracterizados por terrenos uniformes y condiciones de iluminación únicas, donde las características únicas y distinguibles son raras. Nuestro estudio aborda estos desafíos y subraya la robustez del aprendizaje automático. La metodología implica un análisis experimental utilizando imágenes que imitan paisajes similares a los lunares, representando estas llanuras claras, para generar y comparar mapas de características derivados de métodos tradicionales y basados en el aprendizaje. Estos mapas se evalúan en función de su densidad y precisión, que son críticas para una reconstrucción efectiva de estructura a partir del movimiento, comúnmente utilizada en la navegación para el aterrizaje. Los resultados demuestran que las técnicas de aprendizaje automático mejoran la detección y coincidencia de características, proporcionando representaciones más intrincadas de entornos con características escasas. Esta mejora indica un potencial significativo para que el aprendizaje automático impulse la detección y evitación de peligros en la exploración espacial y otras aplicaciones complejas.