La robótica impactará significativamente a grandes sectores de la economía con productividad relativamente baja, como la producción agroalimentaria. Desplegar robots agrícolas en la granja sigue siendo una tarea desafiante. Cuando se trata de localizar el robot, se necesita un mapa preliminar, que se obtiene de una primera visita del robot a la granja. La cartografía es una tarea semiautónoma que requiere que un operador humano conduzca el robot a través del entorno utilizando un panel de control. Las características visuales y geométricas son utilizadas por los algoritmos de Localización y Mapeo Simultáneos (SLAM) para modelar y reconocer lugares, y rastrear el movimiento del robot. En los campos agrícolas, esto representa una operación que consume mucho tiempo. Este trabajo propone una solución novedosa llamada AgRoBPP-bridge para extraer de manera autónoma mapas de ocupación y topológicos a partir de imágenes satelitales. Estos mapas preliminares son utilizados por el robot en su primera visita, reduciendo la necesidad de intervención humana y haciendo que los algoritmos de planificación de rutas sean más eficientes. AgRoBPP-bridge consta de dos etapas: detección de filas de viñedos y extracción de mapas topológicos. Para la detección de filas de viñedos, exploramos dos enfoques, uno basado en técnicas de aprendizaje automático convencional, considerando Máquinas de Vectores de Soporte con características basadas en Patrones Binarios Locales, y otro encontrado en técnicas de aprendizaje profundo (ResNET y DenseNET). A partir de la detección de filas de viñedos, extraímos un mapa de ocupación y, considerando técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y el concepto de diagramas de Voronoi, obtuvimos un mapa topológico. Nuestros resultados demostraron una precisión general superior al 85% para detectar viñedos y caminos libres para la navegación del robot. El enfoque basado en Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) demostró el mejor rendimiento en términos de precisión y consumo de recursos computacionales. AgRoBPP-bridge se muestra como una contribución relevante para simplificar el despliegue de robots en la agricultura.