Obter medidas de descontinuidade com bússola em áreas intemperizadas e íngremes pode ser atividade complexa e perigosa. Este trabalho compara a aplicação de dois métodos de caracterização semiautomática de descontinuidades em maciços rochosos, utilizando nuvens de pontos 3D de sensores remotos. O GAIA-GeoRoc (Geo Artificial Intelligence thermobArometry) e o DSE (Discontinuity Set Extractor) foram usados para determinar a orientação, o traço, o espaçamento e a rugosidade automaticamente extraídos da nuvem de pontos. A metodologia GAIA é baseada em uma classificação visual da nuvem de pontos 3D usando o esquema de cores matiz-saturação-valor e um vetor normal com K-means esféricos. O DSE baseia sua análise em um teste de coplanaridade de pontos vizinhos, Kernel Density Estimation e Density-Based Scan Algorithm with Noise. Os métodos propostos foram aplicados em uma área de estudo com ocorrência de queda de rochas e deslizamento planar, para comparar sua eficiência na detecção das descontinuidades contidas no afloramento em processo de intemperismo. Os resultados da aplicação mostraram que para a detecção detalhada de descontinuidades na face do afloramento, ambas as metodologias não foram sensíveis o suficiente, mas a caracterização de planos bem definidos mostrou-se uma boa ferramenta de análise preliminar.