El registro de imágenes se utiliza ampliamente en aplicaciones de teledetección. Las técnicas existentes de registro automático de imágenes se dividen en dos categorías: basadas en intensidad y basadas en características; estas últimas (que extraen estructuras de ambas imágenes) son más adecuadas para la fusión de múltiples sensores, la detección de cambios temporales y la creación de mosaicos de imágenes. Los algoritmos convencionales de registro de imágenes han demostrado ser inexactos, consumir mucho tiempo y ser inviables debido a la complejidad de las imágenes, lo que hace que sea engorroso o incluso imposible discernir los puntos de control apropiados. En este estudio, proponemos un nuevo método para el registro automático de imágenes basado en topología (AIRTop) para la detección de cambios y la fusión multisensorial (aérea y espacial). En este algoritmo, primero aplicamos métodos de procesamiento de imágenes (SURF - Características Robusta Aceleradas) para extraer las estructuras de referencia (carreteras y edificios) y convertirlas en un mapa de características (vector). Las etapas siguientes se aplican en un SIG (Sistema de Información Geográfica), donde se definen las reglas topológicas, que definen las relaciones espaciales permisibles entre las características. Las relaciones entre características se establecen mediante un algoritmo de coincidencia de mapas topológicos basado en pesos (tMM). El algoritmo sugerido presenta un método robusto para el registro de imágenes. El enfoque principal de este estudio es la escala y la rotación de la imagen, cuando la calidad del sistema de escaneo es constante. Estos parecen ofrecer un buen compromiso entre la complejidad de las características y la robustez ante deformaciones que ocurren comúnmente. Se asume que la inclinación y la escala anisotrópica son efectos de segundo orden que están cubiertos en cierta medida por la robustez general del sensor.