En este artículo, presentamos un nuevo método de cartografía urbana automática en 3D en el que se eliminan progresivamente diferentes imperfecciones mediante actualizaciones incrementales, aprovechando el concepto de múltiples pasajes, utilizando funciones especializadas. En el método propuesto, las nubes de puntos 3D se clasifican primero en tres clases principales de objetos: estáticos permanentemente, estáticos temporalmente y móviles, utilizando una nueva técnica de emparejamiento de puntos. Los objetos estáticos temporalmente y móviles se eliminan luego de las nubes de puntos 3D, dejando atrás una nube de puntos 3D perforada de la escena urbana. Estas nubes de puntos 3D perforadas obtenidas de pasajes sucesivos (en el mismo lugar) en diferentes días y a diferentes horas se emparejan entre sí para completar el paisaje urbano en 3D. Los cambios que ocurren en el paisaje urbano durante este período de tiempo se detectan y analizan utilizando funciones cognitivas de similitud, y la cartografía 3D resultante se modifica progresivamente en consecuencia. Las funciones especializadas introducidas ayudan a eliminar las diferentes imperfecciones, debido a oclusiones, clasificaciones erróneas y diferentes cambios que ocurren en el entorno a lo largo del tiempo, aumentando así la robustez del método. Los resultados, evaluados en datos reales, demuestran que no solo la cartografía 3D resultante es precisa, conteniendo solo las características permanentes exactas libres de imperfecciones, sino que el método también es adecuado para manejar grandes escenas urbanas.