Este estudio evalúa la precisión de la red neuronal "siamesa" para hacer coincidir imágenes aéreas multiespectrales. Se procesó previamente un conjunto de datos de imágenes y se entrenó la red neuronal. Se analizaron las métricas de precisión, recuperación y puntaje F1, encontrando que la precisión promedio fue del 56,35%, con valores que variaron entre el 25,00% y el 91,18%. El recuerdo fue más estable con una media del 52,44%, mientras que la precisión tuvo una media del 56,57%. Se concluye que la red neuronal "siamesa" es eficaz para comparar imágenes aéreas multiespectrales, aunque la precisión depende de la configuración del entrenamiento y de las características del conjunto de datos.