Los Modelos Digitales de Elevación (MDE) son representaciones 3D de la superficie de la Tierra y tienen numerosas aplicaciones en geomorfología, hidrología y ecología. La fotogrametría basada en Estructura a partir del Movimiento (SfM) utilizando fotografías obtenidas por vehículos aéreos no tripulados (VANT) se ha utilizado cada vez más para obtener MDE de alta resolución. Estos MDE se interpolan a partir de nubes de puntos que representan paisajes enteros, incluyendo puntos de terreno, vegetación e infraestructura. Hasta la fecha, no ha habido ningún estudio que compare claramente diferentes algoritmos para el filtrado de vegetación. El objetivo de este estudio fue, por lo tanto, evaluar el rendimiento de varios algoritmos de filtrado de vegetación para nubes de puntos obtenidas mediante SfM. La comparación se realizó en un área mediterránea en Murcia, España, con cobertura de vegetación heterogénea. Los métodos de filtrado que se compararon fueron: filtrado basado en color utilizando un índice de vegetación de excesiva verdor (IV), densificación de Redes Irregulares Trianguladas (TIN) a partir de LAStools, el método estándar en Agisoft Photoscan (PS), reducción iterativa de superficie (ISL) y una combinación de reducción iterativa de superficie y el método IV (ISL_VI). Los resultados mostraron que para áreas desnudas había poca o ninguna diferencia entre los métodos de filtrado, lo cual es de esperar porque hay poca o ninguna vegetación presente para filtrar. Para áreas con arbustos y árboles, el método ISL_VI y el método TIN tuvieron el mejor rendimiento. Estos resultados muestran que diferentes técnicas de filtrado tienen varios grados de éxito en diferentes casos de uso. Un filtro por defecto en software comercial como Photoscan puede no ser siempre la mejor manera de eliminar vegetación no deseada de una nube de puntos, sino que en su lugar se deberían utilizar métodos alternativos como un algoritmo de densificación TIN para obtener un Modelo Digital de Terreno (MDT) sin vegetación.