Los robots móviles comúnmente tienen que atravesar terrenos difíciles. Una forma de encontrar el camino transitable más fácil es determinando los tipos de terrenos en el entorno. El resultado de este proceso puede ser utilizado por los algoritmos de planificación de rutas para encontrar el camino transitable óptimo. En este trabajo, presentamos un enfoque para la clasificación de terrenos a partir de imágenes aéreas utilizando Redes Neuronales Convolucionales a nivel de píxel. Las imágenes segmentadas pueden ser utilizadas en tareas de mapeo y navegación de robots. El rendimiento de dos Redes Neuronales Convolucionales diferentes es analizado para elegir la mejor arquitectura.