La creciente tasa de adopción de logros tecnológicos innovadores junto con la penetración de las tecnologías de Internet de Nueva Generación (NGI) y la Inteligencia Artificial (IA) en el sector del agua están llevando a un cambio hacia una Sociedad Inteligente en Agua. Han surgido nuevos desafíos en términos de interoperabilidad de datos, compartición y confiabilidad debido al rápido aumento del volumen de datos heterogéneos generados por múltiples tecnologías. Por lo tanto, existe la necesidad de una armonización eficiente y un modelado inteligente de los datos para fomentar procesos analíticos avanzados de IA, lo que conducirá a una gestión eficiente de los datos hídricos. El objetivo principal de este trabajo es proponer dos Modelos de Datos Inteligentes centrados en el modelado de datos de imágenes satelitales y los procesos de evaluación del riesgo de inundaciones. La utilización de esos modelos refuerza la fusión y homogeneización de diversa información y datos, facilitando la adopción de tecnologías de IA para la cartografía y monitoreo de inundaciones. Además, se desarrolla y evalúa un marco holístico a través de indicadores de rendimiento cualitativos y cuantitativos que revelan la eficacia de los modelos propuestos en relación con el uso de los modelos en casos reales. El marco se basa en tecnologías bien conocidas y compatibles con los estándares NGSI-LD que son personalizables y aplicables fácilmente para apoyar de manera efectiva los procesos de gestión de datos hídricos.