La morfología de los ríos es altamente dinámica, lo que requiere conjuntos de datos y modelos precisos para una gestión efectiva, especialmente en regiones propensas a inundaciones. El cambio climático y la urbanización han intensificado los eventos de inundación, aumentando los riesgos para las poblaciones y la infraestructura. Los restos leñosos, un elemento natural de los ecosistemas fluviales, presentan un doble desafío: aunque proporcionan hábitats críticos, pueden obstruir el flujo de agua, agravar las inundaciones y amenazar la infraestructura. Los métodos tradicionales de detección de restos son intensivos en tiempo, peligrosos y limitados en alcance. Este estudio presenta una herramienta novedosa que integra inteligencia artificial (IA) y visión por computadora (CV) para detectar restos leñosos en ríos utilizando imágenes aéreas de drones que están completamente integradas en una plataforma web geoespacial (WebGIS). La herramienta identifica y segmenta los restos, asignando niveles de riesgo según la gravedad de la obstrucción. Al utilizar ortoimágenes como datos de entrada, la herramienta proporciona ubicaciones georreferenciadas e informes detallados para apoyar la mitigación de inundaciones y la gestión de ríos. La metodología abarca la adquisición de datos de drones, el procesamiento fotogramétrico, la detección de restos y la evaluación de riesgos, y se valida utilizando datos del mundo real. Los resultados muestran la capacidad de la herramienta para detectar grandes restos leñosos de manera completamente automática. Este enfoque automatiza la detección de restos leñosos y el análisis de riesgos, facilitando la gestión de ríos y proporcionando datos valiosos para evaluar el riesgo de inundaciones.