En relación con la modelización batimétrica 3D, este artículo tiene como objetivo analizar el rendimiento de los enfoques de Kriging en función de la ubicación y densidad de los puntos de profundidad medidos. Los experimentos se llevaron a cabo en un conjunto de datos de sonar multihaz (MBS) que incluye 240,000 sondeos que cubren un área de fondo marino cerca de la isla de Giglio (Italia). Se derivaron siete subconjuntos de manera aleatoria del conjunto de datos MBS regular inicial, seleccionando un número creciente de puntos uniformemente espaciados. Se generaron siete modelos tanto para Kriging Ordinario como para Kriging Universal. Cada modelo fue sometido a validación cruzada leave-one-out para definir la exactitud de los valores predictivos y se comparó con la cuadrícula inicial para evaluar mejor la precisión en función del número de puntos y su distribución. Para investigar esta relación, se introdujo un nuevo índice llamado MVI (Índice de Variación Morfológica) como medida del nivel de variación de la morfología del fondo marino. Los resultados validan la eficiencia de los métodos de Kriging y destacan la influencia de la distribución del conjunto de datos en el modelo 3D, resaltando el MVI como un índice útil para representar la variación del fondo marino como un valor único. Finalmente, en áreas no accidentadas utilizando 1 punto cada 1000 m, el RMSE de las diferencias entre los valores medidos e interpolados cae por debajo de 1 m, mientras que se requiere un incremento adicional de sondeos en presencia de un alto nivel de variación de la morfología del fondo marino.