El movimiento por caminos o senderos presentes en entornos naturales facilita y hace más segura la navegación autónoma de vehículos terrestres no tripulados (UGV). En este sentido, las fotografías aéreas proporcionan mucha información de amplias áreas que pueden ser empleadas para detectar caminos para el uso de UGV. Este documento propone la extracción de caminos a partir de una imagen satelital geo-referenciada centrada en la posición actual del UGV. Sus píxeles son clasificados individualmente como parte de un camino o no, utilizando una red neuronal convolucional (CNN) que ha sido entrenada con datos sintéticos. Luego, se generan puntos de referencia distantes sucesivos dentro de los caminos detectados para alcanzar un objetivo determinado. Este procesamiento ha sido probado con éxito en el robot móvil Andabata, que sigue la lista de puntos de referencia de manera reactiva basada en un sensor de detección y medición de luz (LiDAR) tridimensional (3D).