La reconstrucción tridimensional utilizando plataformas de vehículos aéreos no tripulados (UAV) se ha utilizado extensamente en varios campos. Si bien las técnicas convencionales como la fotogrametría oblicua pueden producir modelos de malla con referencias geográficas, a menudo requieren recursos computacionales sustanciales. Aunque estudios recientes han intentado incorporar parámetros de pose de cámara en el emergente 3D Gaussian Splatting (3DGS), estos métodos a menudo tratan la georreferenciación como un paso de post-procesamiento o dependen de un ajuste global de bloques, lo que puede propagar errores sistemáticos y comprometer la precisión final. Este trabajo integra la georreferenciación como una restricción intrínseca durante el entrenamiento de 3DGS, permitiendo la optimización simultánea de la precisión geográfica y fotométrica. El núcleo de nuestro enfoque radica en introducir una matriz de transformación de similitud T que conecta el espacio del modelo local con el sistema de coordenadas geográficas global, junto con una función de pérdida geográfica dedicada. Las coordenadas geográficas se transforman a través de T antes de la reproyección para calcular la función de pérdida. Se demostró que GeoRefGS presenta una solución viable para integrar de manera eficiente la información georreferenciada en 3DGS. De hecho, el marco propuesto logra una mejora de aproximadamente 3.31 dB en la relación señal-ruido máxima mientras mantiene los errores de distancia por debajo de 0.054 m, lo que permite una reconstrucción 3D geográficamente referenciada de manera confiable en considerablemente menos tiempo en comparación con los enfoques fotogramétricos convencionales.