Cuando la georreferenciación es un punto clave del monitoreo costero, es crucial entender cómo el tipo de datos y las características del objeto pueden afectar el resultado del procedimiento de registro y, sobre todo, cómo evaluar la precisión de la reconstrucción. Por esta razón, el objetivo de este trabajo es evaluar el rendimiento del método de punto más cercano iterativo (ICP) para registrar nubes de puntos en entornos costeros, utilizando un levantamiento de un solo período y multi-sensor de un área costera (cerca de la desembocadura del río Bevano, Ravenna, Italia). La combinación de múltiples conjuntos de datos de drones (nubes LiDAR y fotogramétricas) se realiza a través de georreferenciación indirecta, utilizando diferentes ejecuciones del procedimiento ICP. El algoritmo ICP se ve afectado por las diferencias en la reconstrucción de la vegetación por los dos sensores, lo que puede llevar a una rotación de la nube esclava. Si bien las disimilitudes entre las dos nubes pueden minimizarse, reduciendo su impacto, la falta de distintividad de los objetos, típica de los objetos ambientales, sigue siendo un problema que no se puede superar. Este trabajo aborda el uso del método ICP para registrar nubes de puntos representativas de entornos costeros, con algunas limitaciones relacionadas con la presencia requerida de áreas estables entre las nubes y los errores potenciales asociados con superficies sin características.