Basierend auf neuen Verfahren der Computer-Vision eröffnen sich neue Methoden zur 3-dimensionalen Rekonstruktion von Objekten aus Bildern. Structure-from-Motion und anschließendes Multi-View-Stereo Matching sind maßstäbliche Rekonstruktionsverfahren. Diese sind in der Vermessung zum Erstellen von Punktwolken etabliert. Im Gegensatz zu diesen Verfahren steht die Novel-View-Synthesis.Deren primäres Ziel ist Ansichten des Objekts aus neuen Blickwinkeln zu erzeugen. Eine aktuelle Methode der Novel-View-Synthesis ist das Gaussian Splatting. Dabei werden viele kleine, farbige Ellipsoide im 3-dimensionalen Raum erzeugt und auf die Blickrichtung zurückprojiziert. Die Ellipsoide werden über Machine Learning Methoden optimiert. Die Ellipsoide und die Kamerablickrichtungen werden durch ein Structure-from-Motion Verfahren initialisiert. Um zu prüfen, ob sich daraus eine maßstäbliche Rekonstruktion ergibt, werden dichte Punktwolken aus Mehrbildverbänden und Laserscannern mit den Ellipsoiden des Gaussian Splatting verglichen. Eine Methode zum Vergleich der Ellipsoiden zu Punktwolken gibt es derzeit noch nicht. In dieser Arbeit wird ein Abstandsmaß zur Berechnung des Punktabstands zwischen den Punktwolken und den Ellipsoiden eingeführt. Zusätzlich werden innere geometrische Eigenschaften über die Eigenwerte der Ellipsoiden und den zugehörigen Punkten betrachtet. Die Vergleichsmethoden werden an einem Testobjekt entwickelt und anschließend auf eine Brücke übertragen.