En este trabajo, se propone un enfoque innovador guiado por la percepción para la detección de zonas de aterrizaje y la realización de Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) que operan en entornos no estructurados llenos de obstáculos. Para facilitar un aterrizaje seguro, se implementan en el proceso de aterrizaje dos herramientas bien establecidas, a saber, sistemas difusos y Simultaneidad de Localización y Mapeo Visual (vSLAM). En primer lugar, se procesan imágenes en color y nubes de puntos adquiridas por un dispositivo sensorial visual para servir como mapas caracterizadores que obtienen información sobre planitud, inclinación, pendiente y variación de profundidad. Aprovechando estas imágenes, un nuevo mapa difuso infiere las áreas para un aterrizaje sin riesgos en las que el VANT puede aterrizar de manera segura. Posteriormente, se emplea el sistema vSLAM para estimar la posición de la plataforma y un conjunto adicional de nubes de puntos. Las nubes de puntos de vSLAM presentadas en el fotograma clave correspondiente se proyectan de nuevo en el plano de la imagen, donde se aplica un mapa de puntuación de aterrizaje difuso umbral. En otras palabras, esta imagen binaria sirve como una máscara para los puntos del mundo reproyectados de vSLAM para identificar el mejor subconjunto para aterrizar. Una vez que se identifican estos puntos de imagen, se localizan sus correspondientes puntos del mundo, y entre ellos, se elige el centro del clúster con el área más grande como el punto de aterrizaje. Dependiendo del tamaño del VANT, se añaden cuatro puntos de síntesis a la nube de puntos de vSLAM para ejecutar el aterrizaje basado en servoing visual por imagen utilizando características de momento de imagen. La efectividad del paquete de aterrizaje se evalúa a través del entorno de simulación ROS Gazebo, donde se realizan comparaciones con un método de detección de sitios de aterrizaje de última generación.