Las imágenes multiespectrales contienen información útil pero su procesamiento puede presentar pérdida de datos valiosos, por ello se propone un método de restauración basado en GAN que genera resultados visualmente aceptables a partir de imágenes multiespectrales con corrupciones de tamaño y ubicación aleatoria.