La extracción de puntos de unión precisos juega un papel esencial en la precisión de la orientación de imágenes en la fotogrametría con vehículos aéreos no tripulados (UAV). En este estudio, se presenta un método de filtrado automático de Toma de Decisiones Multicriterio (MCDM). Basado en las características de calidad de un modelo fotogramétrico, el método propuesto trabaja a nivel de nubes de puntos dispersas para eliminar puntos de unión de baja calidad y refinar los resultados de orientación. En el algoritmo propuesto, se identifican diferentes factores que afectan la calidad de los puntos de unión. Las medidas de calidad se agregan aplicando métodos MCDM y se asigna una puntuación de competencia a cada punto de unión 3D. Estas puntuaciones se emplean en un enfoque de filtrado automático que selecciona un subconjunto de puntos de alta calidad que luego se utilizan para repetir el ajuste de haz. Para evaluar el algoritmo propuesto, se llevaron a cabo diversos estudios internos y externos en diferentes conjuntos de datos. Los hallazgos sugieren que nuestro método es tanto efectivo como confiable. Además, en comparación con las técnicas de filtrado existentes, la estrategia propuesta aumenta la precisión del ajuste de haz y la generación de nubes de puntos densas en aproximadamente un 40% y un 70%, respectivamente.