Una de las t?cnicas existentes para cuantificar los procesos de erosi?n sobre cuencas es mediante la determinaci?n de los ?ndices de erosi?n conocidos por sus siglas en ingl?s como SPI (Stream Power Index), que miden las tasas de erosi?n en unidades de potencia (vatio). Estos modelos que para sus c?lculos involucran una serie de pasos documentados, pueden ser sistematizados y parametrizados con el fin de aplicarse a otras regiones delimitadas como es el caso de superficies de erosi?n. En los ?ltimos a?os se ha notado una tendencia creciente en la adopci?n del lenguaje de programaci?n Python como est?ndar en el ?rea de los Sistemas de Informaci?n Geogr?fica (SIG) tanto para software libre como propietario, ya que proveen de librer?as desarrolladas en este lenguaje para abordar y simplificar problemas de aplicaci?n espec?ficos; la integraci?n de este lenguaje con bases de datos geogr?ficas (Geodatabase) ofrece un abanico de posibilidades que permiten potenciar y personalizar procesos de an?lisis espacial. Este trabajo plantea disponer de las ventajas ofrecidas por t?cnicas de programaci?n acoplada a bases de datos para calcular y comparar ?ndices de erosi?n te?ricos aplicados a ocho cuencas del flanco surandino (Venezuela), las cuales adem?s se caracterizan a trav?s de las curvas de elevaci?n-pendiente. Los resultados de estos ?ndices que a su vez son normalizados por el ?rea de cada cuenca indican que la mayor erosi?n correspondiente al ?ndice Total (TSP) se presenta en la cuenca de mayor superficie conocida como Caparo (~3.330 Km2); sin embargo, esta relaci?n no se mantiene para los ?ndices Unitario (USP) y de Esfuerzo cortante (SSP), en donde los valores mayores de erosi?n se concentran en la cuenca del r?o Canagu? (~523 Km2).Universidad de Ibagu?