RIVeR-LAC: medir ríos con video en toda Latinoamérica
Un proyecto de un año (de abril de 2024 a abril de 2025), financiado por el Banco Interamericano de Desarrollo, que convirtió una técnica nacida en Córdoba en una herramienta de código abierto para toda la región.
Una forma distinta de medir un río
Medir cuánta agua pasa por un río suele requerir que alguien se meta en el cauce, use un bote o instale equipos costosos sobre un puente. En Latinoamérica y el Caribe, muchos organismos de agua no cuentan con el presupuesto ni el personal para eso, y algunos ríos son directamente peligrosos de abordar, sobre todo durante una crecida.
RIVeR-LAC se propuso cambiar eso. De abril de 2024 a abril de 2025, un equipo del Laboratorio de Hidráulica de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC), el Instituto Nacional del Agua (INA) y Orus desarrolló y puso a prueba una forma de medir el caudal de un río a partir de video común, con financiamiento del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) en el marco de la Convocatoria de Innovación del HydroHub de la Organización Meteorológica Mundial (OMM).
RIVeR convirtiendo un video del río en un campo de velocidad superficial, listo para calcular el caudal.
Cuatro resultados, un año
El proyecto entregó cuatro resultados concretos.
Un RIVeR reconstruido. RIVeR ya venía siendo desarrollado por la Universidad Nacional de Córdoba y el CONICET antes de este proyecto, y con RIVeR-LAC Orus se sumó a ese desarrollo. Juntos pasamos el software de MATLAB a Python y React, para poder correr en cualquier computadora sin licencia paga. Mantuvo el flujo de trabajo paso a paso que caracteriza a RIVeR, sumó valores por defecto más inteligentes, y salió traducido al inglés, español y francés, público en GitHub desde marzo de 2025.
Guías de buenas prácticas. Una guía para quien recién empieza con LSPIV, que acompaña todo el proceso desde elegir el ángulo de cámara hasta leer un informe final, publicada en español e inglés para que un usuario nuevo no tenga que enfrentar solo la curva de aprendizaje.
Dos estaciones de monitoreo continuo. El equipo puso en funcionamiento permanente dos estaciones LSPIV fijas: una en las sierras de Córdoba, otra en la cuenca urbana y llana del Matanza-Riachuelo, cerca de Buenos Aires. Cada una funciona sin operador, alimentada por un panel solar y con transmisión de datos por 3G o 4G, observando su río en forma continua en lugar de en visitas ocasionales.
Comunicación. Presentaciones en congresos, difusión a través de redes de socios y un webinar de cierre que convocó a 358 inscriptos de 30 países de Latinoamérica y el Caribe llevaron el proyecto más allá del propio equipo.
Todo es de uso gratuito. RIVeR se publica bajo licencia AGPL-3.0 en GitHub, y la guía está disponible bajo Creative Commons.
Más datos, complementando a los métodos hidroacústicos
La estación de Córdoba funcionó en el río San Antonio, en Villa Carlos Paz, desde antes de que empezara el proyecto: es una de las diez estaciones LSPIV que Orus ya operaba en la provincia. A lo largo del proyecto generó más de 300 mediciones de caudal, desde el flujo habitual hasta picos de crecida repentina que son casi imposibles de captar con una persona y un molinete.
En el mismo período, la autoridad de agua local (APRHi) registró unas 30 mediciones con equipos hidroacústicos tradicionales en un punto cercano. Los dos métodos no compiten entre sí, se complementan: los instrumentos hidroacústicos dan una lectura muy precisa en un momento puntual, mientras que una cámara observa de forma continua y capta eventos que nadie estaba ahí para medir a mano, incluidos los picos de crecida que más importan para la alerta temprana. Cada uno cubre un rango distinto de condiciones y trabaja a otra frecuencia, y los datos de ambos coinciden donde se superponen.
Curva altura-caudal de la estación de Córdoba: primero solo aforos acústicos, luego aforos acústicos más cobertura LSPIV densa.
Cuando el sensor no funcionó, el equipo construyó otro camino
La estación del río Matanza, instalada en el puente de la Autopista Riccheri en octubre de 2024, tuvo un problema real desde el principio: el sensor de nivel de agua del sitio, a cargo de otra institución, no funcionaba. El nivel de agua es justamente lo que convierte una medición de velocidad en un valor de caudal, así que la estación no podía cumplir su función sin él.
En lugar de esperar, el equipo entrenó un modelo de aprendizaje profundo para leer el nivel de agua directamente de las mismas imágenes de cámara que ya se usaban para medir el flujo. Funcionó lo suficientemente bien como para poner en marcha la estación, y apuntó a algo más grande: una sola cámara que mide nivel y velocidad a la vez, sin necesidad de instalar, calibrar ni mantener un sensor aparte. Tres tomas a continuación, en distintas condiciones, cada una como la registró la cámara y como la ve el modelo una vez procesada.
Toma de cámaraProcesada para detección
Toma de cámaraProcesada para detección
Toma de cámaraProcesada para detecciónQuiénes estuvieron involucrados
RIVeR-LAC fue una colaboración real: una universidad (UNC), un instituto nacional del agua (INA), una empresa de tecnología (Orus) y las autoridades de cuenca en el territorio (ACUMAR en Buenos Aires, APRHi en Córdoba). INA y ACUMAR firmaron un acuerdo formal para mantener en funcionamiento la estación de Buenos Aires una vez terminado el proyecto, que es exactamente el tipo de detalle que decide si un piloto se convierte en infraestructura permanente o queda en el olvido.
La guía pasó por dos rondas completas de revisión, primero en español y después en inglés, con aportes de especialistas en hidrometría de la OMM, Medio Ambiente y Cambio Climático de Canadá (ECCC), el Instituto Costarricense de Electricidad (ICE) y el Instituto de Meteorología e Hidrología del Caribe, entre otros.
Qué sigue
Desde que el proyecto terminó, el equipo siguió construyendo sobre lo que RIVeR-LAC empezó. Una línea es la velocimetría por imágenes espacio-temporal (STIV), una técnica complementaria por imágenes que el equipo está explorando como agregado a LSPIV, útil en situaciones donde los trazadores superficiales habituales de LSPIV no son visibles.
Otra es un panel para gestionar todas las estaciones desde un solo lugar: ver el video y las imágenes procesadas, revisar los resultados de caudal y controlar el estado de cada estación. Ese panel todavía no existía cuando RIVeR-LAC terminó, surgió del proyecto después, y hoy se llama DataView.
RIVeR en sí sigue siendo gratuito y de código abierto, en GitHub, donde cualquiera puede leer el código, reportar un problema o proponer un cambio.
“Potente, simple y accesible.”
La OMM, describiendo el proyecto RIVeR-LAC