Una clasificación adecuada de nubes de puntos 3D permite explotar completamente el potencial de los datos en la evaluación y preservación del patrimonio cultural. El flujo de trabajo de clasificación de nubes de puntos se basa comúnmente en la selección y extracción de las respectivas características geométricas. Aunque varias actividades de investigación han investigado el impacto de las características geométricas en la precisión de los resultados de clasificación, solo unos pocos trabajos se han centrado en su precisión y fiabilidad. Este artículo investiga la precisión de las características geométricas de nubes de puntos 3D a través de un análisis estadístico basado en sus correspondientes valores propios y covarianza, con el objetivo de explotar su efectividad para la clasificación del patrimonio cultural. El enfoque propuesto se aplicó por separado en dos nubes de puntos 3D de alta calidad del Monasterio de Todos los Santos de Cuti (Bari, sur de Italia), generadas utilizando dos técnicas de encuesta competidoras: Sistema de Aeronaves Pilotadas Remotamente (RPAS) Estructura a partir del Movimiento (SfM) y técnicas de Estéreo de Múltiples Vistas (MVS) y Escáner Láser Terrestre (TLS). La compatibilidad de las nubes de puntos se garantizó a través de la realineación y co-registro de datos. La precisión de las características geométricas obtenida al adoptar los modelos fotogramétricos digitales RPAS y TLS fue analizada y presentada en consecuencia. Por último, también se proporciona una discusión sobre las convergencias y divergencias de estos resultados.