Este estudio describe un nuevo algoritmo desarrollado para detectar celdas locales de alturas mínimas o máximas en Modelos Digitales de Elevación (MDE) en cuadrícula. Los MDE tienen una baja varianza en los niveles digitales debido a la continuidad espacial de los datos. Los algoritmos tradicionales, como SIFT, se basan en la varianza estadística, lo que presenta problemas para determinar estas celdas resaltadas. Sin embargo, uno de los principales propósitos de esta identificación es el uso de estos puntos (celdas) para evaluar la precisión posicional de estos productos comparando los extraídos del MDE con los obtenidos de una fuente más precisa. En este sentido, desarrollamos un algoritmo basado en una ventana móvil compuesta por tamaños variables, que se desplaza a lo largo de la imagen para caracterizar cada conjunto de celdas. La determinación de las celdas resaltadas se basa en las diferencias absolutas de niveles digitales en el mismo MDE y se comparan con los obtenidos de otros MDE. La aplicación se ha llevado a cabo utilizando una gran cantidad de datos, considerando cuatro zonas, dos resoluciones espaciales y diferentes definiciones de superficies de altura. Los resultados han demostrado la viabilidad del algoritmo para la identificación de estas celdas. Por lo tanto, este enfoque espera una mejora en los procedimientos tradicionales. El algoritmo se puede utilizar para contrastar MDE obtenidos de diferentes fuentes o MDE de la misma fuente que hayan sido afectados por procedimientos de generalización.